【技术实现步骤摘要】
声纹识别算法评估方法、系统、移动终端及存储介质
本专利技术属于声纹识别
，尤其涉及一种声纹识别算法评估方法、系统、移动终端及存储介质。
技术介绍
每个人的声音都蕴涵着特有的生物特征，声纹识别是指利用说话人的声音来识别说话人的一种技术手段。声纹识别同指纹识别等技术一样具有高度的安全可靠性，可以应用在所有需要做身份识别的场合。如在刑侦、银行、证券、保险等金融领域。与传统的身份识别技术相比，声纹识别的优势在于，声纹提取过程简单，成本低，且具有唯一性，不易伪造和假冒。现有的声纹识别过程中均是基于声纹识别算法以达到对声纹识别的效果，因此，为保障声纹识别的准确性，针对声纹识别算法的性能评估就尤为重要。但现有的声纹识别算法评估过程中，仅基于声纹识别算法的识别率以评估算法的性能，无法体现声纹识别算法在不同应用场景下的识别效果，使得不同应用场景下的声纹识别算法的选择容易出现误判，降低了声纹识别算法评估的准确性。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种声纹识别算法评估方法、系统、移动终端及存储介质，旨...
【技术保护点】
1.一种声纹识别算法评估方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取情绪样本声纹的声纹主频率，根据所述声纹主频率对采集到的样本声纹信号进行情绪因子分离，并根据分离后的所述样本声纹信号训练情绪分类器；/n获取真假音声纹样本训练假音分类器，并获取声纹测试样本进行频率提取，以得到幅频信息；/n根据所述幅频信息计算所述声纹测试样本的音量比，并将所述音量比与对应所述声纹测试样本进行存储，以得到音量比数据库；/n控制待测试声纹识别算法对所述声纹测试样本对进行测试，并控制所述情绪分类器、所述假音分类器和所述音量比数据库对所述待测试声纹识别算法中识别失败的样本进行分类评估，以得到评估结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种声纹识别算法评估方法，其特征在于，所述方法包括：
获取情绪样本声纹的声纹主频率，根据所述声纹主频率对采集到的样本声纹信号进行情绪因子分离，并根据分离后的所述样本声纹信号训练情绪分类器；
获取真假音声纹样本训练假音分类器，并获取声纹测试样本进行频率提取，以得到幅频信息；
根据所述幅频信息计算所述声纹测试样本的音量比，并将所述音量比与对应所述声纹测试样本进行存储，以得到音量比数据库；
控制待测试声纹识别算法对所述声纹测试样本对进行测试，并控制所述情绪分类器、所述假音分类器和所述音量比数据库对所述待测试声纹识别算法中识别失败的样本进行分类评估，以得到评估结果。
2.如权利要求1所述的声纹识别算法评估方法，其特征在于，所述获取情绪样本声纹的声纹主频率的步骤包括：
构建发声滤波器，并根据所述发声滤波器对所述情绪样本声纹进行滤波处理；
获取所述情绪样本声纹的频谱峰值，并根据所述频谱峰值查询所述声纹主频率。
3.如权利要求1所述的声纹识别算法评估方法，其特征在于，所述获取真假音声纹样本训练假音分类器的步骤包括：
获取采集对象在正常发音状态下和假音发音状态下的发音声纹样本，并对所述发音声纹样本进行真假音标记，以得到所述真假音声纹样本；
构建所述假音分类器，并根据所述真假音声纹样本对所述假音分类器进行训练。
4.如权利要求1所述的声纹识别算法评估方法，其特征在于，所述根据所述幅频信息计算所述声纹测试样本的音量比的步骤包括：
计算所述幅频信息中的幅频值与短时声纹信号的0频幅频之间的比值，以得到所述音量比。
5.如权利要求1所述的声纹识别算法评估方法，其特征在于，所述控制所述情绪分类器、所述假音分类器和所述音量比数据库对所述待测试声纹识别算法中识别失败的样本进行分类评估的步骤包括：
控制所述情绪分类器对所述失败的样本进行情绪分类，并根据情绪分类结果计算各个情绪场景所对应的失败数量；
控制所述假音分类器对所述失败的样本进行真假音分类，并根据真假音分类结果分别计算真实音和虚假音所对应的失败数量；
控制所述音量比数据库对所述失败的样本进行音量分类，并根据音量分类结果计算各个音量段范围所对应的失败数量。
6.如权利要求5所述的声纹识别算法评估方法，其特征在于，所述控制所述情绪分类器、所述假音分类器和所述音量比数据库对所述待测试声...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶林勇，肖龙源，李稀敏，蔡振华，刘晓葳，
申请(专利权)人：厦门快商通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。