多說(shuō)話人語(yǔ)音環(huán)境下目標(biāo)說(shuō)話人聲紋驗(yàn)證方法研究

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摘 要：聲紋身份驗(yàn)證技術(shù)越來(lái)越多的應(yīng)用于IoT智能設(shè)備中，針對(duì)多說(shuō)話人語(yǔ)音環(huán)境，應(yīng)用傳統(tǒng)VAD模塊的聲紋驗(yàn)證系統(tǒng)錯(cuò)誤拒絕率嚴(yán)重升高，甚至無(wú)法工作。本文從語(yǔ)音分離技術(shù)入手，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種只對(duì)目標(biāo)說(shuō)話人觸發(fā)的輕量化SD-VAD模型。首先，通過(guò)在基線模型中引入CNN和BiLSTM結(jié)構(gòu)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得更強(qiáng)大的特征提取能力和上下文依賴性。（剩余10877字）