1. 研究目的与意义
深度学习声纹识别的研究背景是基于传统的声纹识别方法的局限性和深度学习在语音识别领域的成功。传统的声纹识别方法主要使用高斯混合模型和通用背景模型（GMM-UBM）来提取和比较说话人特征，但这些方法对噪声、信道变化和说话内容敏感，而且需要大量的训练数据。深度学习可以从原始语音信号或低维特征中自动学习说话人的区分信息，而且可以适应不同的场景和任务。深度学习在语音识别领域已经取得了显著的进步，也激发了声纹识别领域的研究兴趣。
声纹识别是一种利用声音特征来识别说话人身份的技术。深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，可以从大量数据中自动提取特征和规律。深度学习声纹识别研究的目的是利用深度学习的优势，提高声纹识别的准确性、鲁棒性和效率。
2. 研究内容和预期目标
声纹识别分为说话人确认和说话人辨认两大类。
说话人确认（SpeakerVerification）主要应用在账号登陆，机主核对等应用中。1：1核对判断验证的语音和注册的语音是不是来自同一个人。根据说话的内容，它的差异性是注册跟验证的文本内容是否一致，可以分为文本无关和文本相关。文本无关有相对较高的灵活性，用户在验证的时候不需要说和注册内容一样的语音。但是它要求验证的语音足够长，否则效果不好。文本相关是固定一个短语，在验证是要说与注册时相同的短语。如嗨Siri。还有文本半相关的，比如数字动态口令，通过数字0到9的随机组合保证了一定的灵活性又有一定的约束。可以避免录音冒充。
说话人辨认（SpeakerIdentification）是1：N的。主要应用在刑侦破案、智能客服、智能家居个性化服务等。评价指标在于Top-N的命中率。
3. 研究的方法与步骤
研究方法：
1、基于以下几类深度学习声纹识别：
卷积神经网络（CNN）：一种用于处理图像、语音和自然语言等数据的前馈神经网络，它利用卷积层和池化层来提取局部特征和降低维度。其中残差网络（ResNet）是一种改进的卷积神经网络，它有效地解决深度神经网络中的梯度消失和退化问题。残差网络的主要特点是在每个卷积层后面添加了一个跳跃连接（skip connection），使得输入可以直接传递到输出，形成一个残差块（residual block）。这样可以让网络更容易学习到恒等映射，也就是输出等于输入的情况。
4. 参考文献
[1]H C Prashanth,Rao Madhav,Eledath Dhanya,C Ramasubramanian. Trainablewindows for SincNet architecture[J]. EURASIP Journal on Audio, Speech, andMusic Processing,2023,2023(1).
[2]陈晨,季超群,李文文,陈德运,王莉莉,杨海陆. 基于互信息自适应估计的说话人确认方法[J]. 电子科技大学学报,2023,52(01):125-131.
[3]Peri Raghuveer,Somandepalli Krishna,Narayanan Shrikanth. A study of biasmitigation strategies for speakerrecognition[J]. Computer Speech amp;amp; Language,2023,79.
5. 计划与进度安排
2024年1月5日-2024年3月1日，有针对性的学习课题相关资料,学习相关学科的基础知识，学习实验所需软硬件的相关知识。
2024年3月2日-2024年3月20日，设定实验方案，采集实验数据。
2024年3月21日-2024年4月25日，进一步理论分析，进行实验，开发相关软硬件系统。
