基于深度学习的声纹识别模型构建及识别方法

本发明涉及深度学习和人工智能技术领域，具体地说涉及基于深度学习的声纹识别模型构建及识别方法。将原始语音信号进行加噪、加混响处理与预处理后，再通过多层次特征提取，进入卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络融合阶段，最后引入了区分性损失函数，采用特征增强网络和说话人嵌入网络的联合训练框架与参数调整。本发明有效模拟真实环境中的各种噪声条件，增强模型对复杂环境的适应能力，该方法提高了模型对背景噪声和混响的适应能力，显著提升了在嘈杂环境下的识别准确率；相比于传统的单一模型，能够更好地捕捉复杂的语音特征，简化了用户交互流程，提高了系统的可靠性和灵活性。