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龙图腾网获悉南京龙垣信息科技有限公司;南京邮电大学申请的专利基于说话人语音微动作的说话人识别方法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：CN118918900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411154941.0，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权基于说话人语音微动作的说话人识别方法是由丁卓;刘叔弢;邵曦设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于说话人语音微动作的说话人识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电子数字数据处理技术领域，具体涉及一种基于说话人语音微动作的说话人识别方法，包括：语音流经过预处理后提取Fbank特征分别送入教师网络和学生网络中，得到各自对应的特征嵌入；将教师网络和学生网络分别得到的特征嵌入送入loss函数中并进行反向传播；学生网络正常迭代，教师网络通过EMA滑动平均的方法进行迭代；将经过ECAPA‑TDNN声纹模型提取得到的声纹特征信息与通过口音数据训练得到的说话人语音微动作信息进行特征聚合和分类，进行说话人识别；本发明利用数据增强等方法提升模型的泛化性能，避免拟合在信道特征当中，且不需要人工标注，并通过引入新的特征来帮助说话人验证模型取得在更大人群中识别说话人的能力。

本发明授权基于说话人语音微动作的说话人识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于说话人语音微动作的说话人识别方法，其特征在于，包括： 语音流经过预处理后提取Fbank特征分别送入教师网络和学生网络中，得到各自对应的特征嵌入； 将教师网络和学生网络分别得到的特征嵌入送入loss函数中并进行反向传播； 学生网络正常迭代，教师网络通过EMA滑动平均的方法进行迭代； 将经过ECAPA-TDNN声纹模型提取得到的声纹特征信息与通过口音数据训练得到的说话人语音微动作信息进行特征聚合和分类，进行说话人识别； 所述教师网络和所述学生网络的运行过程包括： 语音流经过切分以及数据增强后提取Fbank特征送入口音通用声学模型和标准普通话声学模型中； 将口音通用声学模型和标准普通话声学模型提取出的声音特征进行融合，具体步骤包括：将口音通用声学模型和标准普通话声学模型输出的特征在通道维度进行拼合，将拼合后的特征通过一个全局最大池化和全局平均池化，之后通过一个瓶颈层，将其的维度压缩之后，得到注意力参数，并将其和原本的拼合之后的特征进行卷积； 对融合后声音特征进行特征对比编码，并将特征映射回原始数据空间。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京龙垣信息科技有限公司;南京邮电大学，其通讯地址为：210012 江苏省南京市雨花台区安德门大街23号金地威新雨花创新中心2-1；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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