一种基于Mamba模型的自适应声纹识别系统

本发明公开一种基于Mamba模型的自适应声纹识别系统，包括语音采集模块、语音增强模块、语音特征提取模块、语谱图增强模块、模型训练模块和模型决策模块；本发明通过精心设计的网络架构和算法优化，在确保高识别准确度的同时，展现出较好的鲁棒性；该系统在多种噪声条件下和不同说话风格中均能保持较低的等错误率，表明其在声纹识别任务中的高度鲁棒性和准确性；Mamba模块的双向状态空间模型能够有效捕获声纹的局部细节和全局上下文，增强了系统对复杂语音特征的识别能力；TDNN模块强化了系统对时间序列特征的敏感度，而DenseNet模块则通过其密集连接提升了特征的传递和融合，两者的结合有效提高了Mamba模块特征提取的精细度，提升了模型的鲁棒性。