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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种基于音素信息的声纹识别方法及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116403587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310321109.4，技术领域涉及：G10L17/10；该发明授权一种基于音素信息的声纹识别方法及电子设备是由堵梦杰;苏荣锋;杨治俊义;王岚;燕楠设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于音素信息的声纹识别方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于音素信息的声纹识别方法及电子设备，该方法包括：对待识别音频进行端点检测，得到有效语音片段；有效语音片段通过预训练的自动语音识别模型，实现音素标定及确定有效语音片段中的音素级别语音片段；根据音素标定结果，判断有效语音片段中标出的所有音素是否满足音素覆盖率条件，若满足音素覆盖率条件，则采用音素级别声纹识别；若不满足音素覆盖率条件，则采用句子级别声纹识别。该方案采用融合句子级别和音素级别的说话人嵌入的声纹识别，可以提高声纹识别系统在复杂实际环境中准确率和可靠性。

本发明授权一种基于音素信息的声纹识别方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于音素信息的声纹识别方法，其特征在于，所述方法包括： 对待识别音频进行端点检测，得到有效语音片段； 所述有效语音片段通过预训练的自动语音识别模型，实现音素标定及确定所述有效语音片段中的音素级别语音片段； 根据音素标定结果，判断有效语音片段中标出的所有音素是否满足音素覆盖率条件，若满足所述音素覆盖率条件，则采用音素级别声纹识别；若不满足所述音素覆盖率条件，则采用句子级别声纹识别； 所述音素级别声纹识别包括： 将每个音素的所有所述音素级别语音片段分别输入音素级别声纹特征提取网络，得到每个音素的各个所述音素级别语音片段对应的音素级别嵌入向量； 对于每个所述音素，聚合所有的所述音素级别嵌入向量，得到各个所述音素的最终嵌入向量； 将所有所述音素的最终嵌入向量集合为音素级别声纹特征； 将所述音素级别声纹特征与音素级别声纹数据库中对应的声纹特征进行比对，汇总所有音素的比对结果，通过投票方式得出声纹识别结果； 所述音素级别声纹特征提取网络采用多门控混合专家机制训练得到； 所述多门控混合专家机制包括3个专家子网络； 所述多门控混合专家机制用于将子任务的嵌入向量重新映射到不同特征子空间，包括： 所述音素级别声纹特征提取网络输出的音素级别嵌入向量通过以下变换实现向不同子空间的投影： 其中，为音素识别子任务隐向量，为说话人识别子任务隐向量，为子任务分类层，为调节对不同子任务贡献度的门控网络： 为专家子网络： 其中，分别是可学习参数。

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