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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于改进深度学习声纹识别的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：CN120071939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510241306.4，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权一种基于改进深度学习声纹识别的方法是由高博;刘安琪;王添屿;宫汶政;裴阳木子;宋丞烨;杨国涛;汝玉星;刘列设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进深度学习声纹识别的方法在说明书摘要公布了：本发明的一种基于改进深度学习声纹识别的方法，属于声纹识别技术领域，包括数据收集及预处理、构建模型、声纹识别、失败原因检测、年龄检测、声纹识别结果评价等步骤。本发明对于声纹识别进行改进，引入了优先级队列的数据排列方法，使得速度增快，对用户语音进行识别，提高了声音识别的准确度，加大了声纹的可辨识度，同时采用年龄检测的辅助标准，来反馈声纹识别的成功与否，其模型提高了声纹识别的保险性，使得声纹识别的安全性更加被保障。

本发明授权一种基于改进深度学习声纹识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进深度学习声纹识别的方法，包括以下步骤: S1、数据收集及预处理：收集语音信号，对语音信号进行预加重、语音分帧、短帧语音加窗、静音检测；并划分成训练集、验证集和测试集； S2、构建模型：基于TDNN神经网络模型构建的x-vector系统，并将经过预处理的语音信号输入模型进行训练； S3、声纹识别：输入一段测试音频，进行声纹识别，使用大顶堆形式的优先级队列存储预存语音样本，堆中的每个节点表示一个语音样本，其优先级由该样本与测试语音的相似度决定，相似度越高，优先级越高，节点越靠近堆顶；相似度越低，优先级越低，节点越靠近堆底，测试语音首先与堆顶语音比对，之后按顺序依次向下比对，直到找到最佳匹配或满足停止条件，在比对过程中，如果发现新的样本与测试语音的相似度更高，则需要更新堆结构，重新调整优先级，使用向下调整算法维护堆的性质； S4、若声纹识别失败，则对失败原因进行检测，并将失败原因告知用户； S5、若声纹识别成功，则使用SVC分类器进行年龄检测，若检测年龄与记录年龄的差异在±3岁内，则视为检测成功，若检测年龄与记录年龄的差异超过±3岁，则视为检测失败； S6、声纹识别结果评价：若年龄检测成功，将新样本与历史样本比对，若新样本与历史样本平均相似度介于75％到80％之间，则将新样本特征与历史样本特征按权重加权平均，得到新的声音样本，若平均相似度低于75％，则提醒用户进行重新录入，替换原历史样本，若相似度高于80％，则保持历史样本不变。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市长春高新技术产业开发区前进大街2699号；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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