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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于时频域动态特征矩阵的说话人识别方法和系统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：CN119943058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510118255.6，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权一种基于时频域动态特征矩阵的说话人识别方法和系统是由李琳;苏祺;洪青阳设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时频域动态特征矩阵的说话人识别方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于时频域动态特征矩阵的说话人识别方法和系统，将原始语音的时间动态特征序列映射为二维图像并通过相似性矩阵计算相似度，采用自适应加权方法增强时间动态特征序列中的时域动态特征；对原始语音进行短时傅里叶变换得到频谱值并计算频域动态特征，对相似性阈值进行动态调整；在卷积神经网络模型CNN中进行训练，通过传统方式提取声学特征得到原始语音的初始说话人特征；特征融合分类器根据全连接层的加权自适应融合的特征向量计算说话人的类别概率分布，将概率最大的类别作为最终的结果。本申请提高了复杂场景中说话人识别的准确性和鲁棒性，增强了对不同语音场景的适应能力，更好地保留了语音信号中识别说话人身份的信息。

本发明授权一种基于时频域动态特征矩阵的说话人识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时频域动态特征矩阵的说话人识别方法，其特征在于，包括： S1:将原始语音的时间动态特征序列映射为二维图像，并通过相似性矩阵对原始语音的每帧语音信号计算相似度，采用自适应加权方法增强时间动态特征序列中的时域动态特征，得到时域动态特征矩阵； 所述时域动态特征矩阵表示为： Rij＝wi，j·θ∈-||X||； 其中，Rij表示时域动态特征矩阵的值，∈表示预设的时域动态特征阈值；||X||表示时间点i和j之间的距离，θ表示阶跃函数，wi,j是时间位置的高斯权重，σ表示用于调节权重衰减速率的标准差； S2:对所述原始语音进行短时傅里叶变换得到每帧语音信号的频谱值，对所述原始语音的每帧语音信号计算频域动态特征，并对相似性阈值进行动态调整，得到频域动态特征矩阵； 所述频域动态特征矩阵表示为： Rfi，j＝θεf-||Si-Sj||； 其中，Rfi，j表示频域动态特征矩阵，εf表示频域动态特征矩阵的相似性阈值，||Si-Sj||表示帧i与帧j的频谱能量之间的距离，θ表示阶跃函数； S3:将所述频域动态特征和所述时域动态特征输入到卷积神经网络CNN中进行训练，通过传统特征提取方式提取原始语音信号的声学特征并输入conformer模型中进行处理，得到所述原始语音的说话人初始特征； S4:将训练后的所述时域动态特征、所述频域动态特征和所述说话人初始特征进行加权自适应融合，将融合后的特征向量输送到全连接层并映射到低维空间； S5:特征融合分类器根据所述全连接层输出的特征向量计算说话人的类别概率分布，将概率最大的类别作为最终的说话人识别结果。

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