一种身份识别方法及智能设备技术

本发明专利技术提供了一种身份识别方法及智能设备，该方法为：从待识别用户的语音数据中提取待处理语音特征；利用预先训练得到的分类器模型对待处理语音特征进行处理，得到待处理语音特征对应各个身份类别的类别评分，分类器模型由基于预先采集的语音样本数据训练得到；确定类别评分最高的身份类别对应的预设真实身份为待识别用户的最终身份识别结果。本方案中，在智能设备的使用过程中采集语音样本数据并据此训练得到分类器模型。利用分类器模型对待识别用户新进的语音数据进行处理，并根据处理结果确定最终身份识别结果。用户不需要注册声纹数据即可进行身份识别，节省了用户的声纹数据注册操作，提高用户使用体验。提高用户使用体验。提高用户使用体验。

【技术实现步骤摘要】
一种身份识别方法及智能设备


[0001]本专利技术涉及语音识别
，具体涉及一种身份识别方法及智能设备。

技术介绍

[0002]随着互联网的发展，智能设备逐渐普及使用，智能设备可以通过用户的语音数据对用户进行身份识别。
[0003]目前智能设备在实现身份识别功能之前，需要用户预先按照固定的文本语料来注册声纹数据，在后续使用过程中将新采集的语音数据与预先注册的声纹数据进行比对来进行身份识别。但是，此种方式必须要求用户先按照固定的文本语料注册声纹数据才能进行后续的身份识别功能，耗费用户的操作时间，进而导致用户使用体验较低。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种身份识别方法及智能设备，以解决现有身份识别方式存在的用户使用体验低的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：
[0006]本专利技术实施例第一方面公开一种身份识别方法，所述方法包括：
[0007]从待识别用户的语音数据中提取待处理语音特征；
[0008]利用预先训练得到的分类器模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种身份识别方法，其特征在于，所述方法包括：从待识别用户的语音数据中提取待处理语音特征；利用预先训练得到的分类器模型对所述待处理语音特征进行处理，得到所述待处理语音特征对应各个身份类别的类别评分，所述分类器模型由基于预先采集的语音样本数据训练得到，所述身份类别与所述语音样本数据标注的预设真实身份具有对应关系；确定所述类别评分最高的所述身份类别对应的预设真实身份为所述待识别用户的最终身份识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预先采集的语音样本数据训练得到所述分类器模型，包括：从预先采集的多个样本用户的语音样本数据中，提取第一样本语音特征；对所述第一样本语音特征进行降维处理，得到第二样本语音特征，所述第二样本语音特征指示所述语音样本数据的特征分布，至少部分语音样本数据的特征分布对应不同的预设真实身份；利用初始分类器对所述第二样本语音特征进行数据拟合，得到由所述初始分类器输出的所述语音样本数据的类别预测结果；根据所述类别预测结果与所述语音样本数据标注的预设真实身份，对所述初始分类器进行训练，得到所述分类器模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述类别预测结果与所述语音样本数据标注的预设真实身份，对所述初始分类器进行训练，得到所述分类器模型，包括：利用预设损失函数，计算所述类别预测结果与所述语音样本数据标注的预设真实身份之间的误差；若所述误差小于或等于误差阈值，确定完成所述初始分类器的训练，得到所述分类器模型；若所述误差大于所述误差阈值，根据所述误差调整所述初始分类器的分类器参数，并返回执行所述利用初始分类器对所述第二样本语音特征进行数据拟合的步骤。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述利用预先训练得到的分类器模型对所述待处理语音特征进行处理，得到所述待处理语音特征对应各个身份类别的类别评分，包括：将所述待处理语音特征输入预先训练得到的分类器模型中进行类别预测，得到由所述分类器模型输出的所述待处理语音特征对应各个身份类别的似然得分；基于各个所述身份类别的似然得分，结合计算得到各个所述身份类别的类别评分，其中，p(m)为第m个所述身份类别的类别评分，a
m
...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘建国，栾天祥，赵培，王迪，
申请(专利权)人：海尔智家股份有限公司，
类型：发明
国别省市：