一种基于联邦学习的声纹识别方法

本发明涉及一种基于联邦学习的声纹识别方法，利用联邦学习分布式特性，基于服务器下发的起始参数组，待处理客户端生成本地个性化起始参数组，再联系模型记忆和动量增量，以基于本地音频数据样本集彼此独立取样的第一样本子集、第二样本子集，实现参数组的迭代训练更新，并最终联系服务器的全局聚合方式，获得声纹识别模型，用于针对音频实现关于预设各音频发出者标签的识别；设计声纹识别方法，有效解决音频数据在不同设备间的数据隐私保护和分布异质性问题，提升系统中声纹识别模型在实际应用中的鲁棒性和泛化能力。