聲紋識別防偽的模式匹配方法

聲紋識別防偽一般會有一定的模式識別，聲紋識別防偽的模式匹配方法有以下6種：

（1）模板匹配方法：利用動態(tài)時間彎折以對準訓練和測試特征序列，主要用于固定詞組的應用（通常為文本相關任務）；

（2）最近鄰方法：訓練時保留所有特征矢量，識別時對每個矢量都找到訓練矢量中最近的K個，據此進行識別，通常模型存儲和相似計算的量都很大；

（3）神經網絡方法：有很多種形式，如多層感知、徑向基函數等，可以顯式訓練以區(qū)分說話人和其背景說話人，讓模式識別更清晰，更好地實現聲紋識別防偽；

（4）隱式馬爾可夫模型方法：通常使用單狀態(tài)的HMM，或高斯混合模型（GMM），是比較流行的模式匹配方法，且聲紋識別防偽效果比較好；

（5）VQ聚類方法：這種模式匹配的效果比較好，算法復雜度不高，和HMM方法配合起來更可以收到更好的效果；

（6）多項式分類器方法：有較高的精度，但模型存儲和計算量都比較大。

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