针对目前智能计算机及大规模数据的发展，依据大脑处理语音、图像数据方法的deep learning技术应运而生。deep learning技术是应用于音频信号识别，模仿大脑的语音信号学习、识别的模式。在音频信号处理的过程中，运用deep learning进行音频数据的特征提取和训练，将大幅度提高音频信号识别的准确性。

        首先看下Speaker recognition声纹识别，声纹是由人类的“发音机理”所产生的，比如“肺”，“喉头”，“口腔”。大部分人在这些尺寸和形态上是千差万别的，这是先天的一些差异。再加上后天形成，比如“年龄性格”，“不同地域”，产生些后天的影响，使得我们每个人所产生的语音信号中，蕴含的个性信息是不同的，这种个性信息我们称它为叫“声纹”。通过这种信号为载体，传入到人耳中，通过“外耳”“中耳”“内耳”逐层滤波，然后将描述语音信号中描述说话人个性的信息，传入到大脑皮层中，进而实现“听音辨人”。

机器看到这些语音信号，那它如何去实现并且完成声纹识别呢？

        对于机器而言，困难是存在的，比如语音信号在产生过程中，会交织着各种各样的混杂信息，在众多的信息中，把说话人信息单独的剥离或者分离出来，这是一个很困难的事情，

        第二点是语音信号的不确定性，我们每个人的声纹会受我们所处的环境，我们的生理状况等影响从而产生一些不确定性的漂移，随着年龄的增长，我们的语音，我们的声纹也会发生一些变化，除此以外，我们的一些硬件设备，比如“麦克风”，“遥控器”，“声音设备”等，在信号传输过程中也会产生各种各样的畸变，都会使得语音信号带来各种各样的不确定性，对我们的声纹识别的性能产生很大的影响。

声纹识别发展的历程

                主要分为三个阶段，第一个阶段是“特征设计或特征工程”。第二个阶段是“贝叶斯的模型”。第三个阶段是“Deep Embedding”。

        首先了解“特征设计或特征工程”。“特征设计或特征工程”的目标非常简单，当我们拿到信号之后，从模式识别的角度上看，怎么样去提取对说话人特性描述性很强，或者很敏感的一种特点，如果找到这样一种有效简单的特点，后端匹配或者打分模型，就可以把复杂度降到很低。

        “特征设计或特征工程”的目标就是发觉说话人敏感的特点。从语音信号中挖掘，借助人类的先验的知识，去设计各种各样的特征。有了特征之后，下一步就是“建模”，这样就进入第二阶段。

        所谓“贝叶斯的模型”阶段，不得不提到“高斯混合模型”，这是特别经典的说话识别模型，是利用多个高斯概率分布的线性组合，拟合一个说话人的分布，具体是怎么做的，主要分为两个过程。

        第一个过程是“构建UBM空间”，第二个过程是用改编的方法，去推断对应的说话者的高斯混合。“UBM”是用大量的，来自不同人的语音，然后去训练得到一个描述与说话人无关的发音空间。发音空间代表了不同人说话的共性，通过一些无监督聚类的方法，能够把整个声学发音空间聚成各种各样的小圈，利用说话人少量的语音信号或者对应的特征，在UBM的基础上进行改编，从而得到说话人的高斯混合模型。

        这样一个模型，它有两个特点，第一个特点是“精细组织”，对于“UBM”到“GM”的过程中，通常会将每个组成部分的矩阵固定不动。第二个是把每个组件优先的位置固定住，只对平均矢量进行改编，所以只需少量的样本数据，就可以完成相应的改编。

        2010年之后，随着深度学习的发展，其在图像自然语言处理，语音识别领域都取得了一系列非常显著的突破 ，从而引发研究思考，可否将这种深度学习的方法用到声纹识别的任务中，而后提出“deep embedding”的概念。(The ’embedding’ denotes the problem of learning a vector space where speakers are “embedded”)不同的embedding模型用于学习不同向量空间分布。

为什么大部分人会选用神经网络模型去做speech embedding？

        首先是它的网络模型结构非常灵活，可以做各种各样的组合。神经网络模型“layer by layer”的结构，这种结构有非常强大表征能力。其次，hierarchical representation（层次化结构的表示），对于语音信号来说，之前是一些比较浅层信息，到达高层的话，可能就是一些更加抽象，更加重要的语言学信息。所以它是一种分层的表征形式，很利于从神经网络中去学习，或者分析语音信号中所蕴含的说话人的一些表征。第三点，研究者们提出了各种有效的学习方法，例如“SGD”等等，使得网络训练更加易于收敛，更具有概括的能力。对于语音信号而言，应该选择一个什么样的“network structure”，能够让我们比较愉快的学习语音信号中所蕴含的说话人的“vector”，或者说话人的“embedding”，这时还是需要重新回到对于信号的一些理解。

如何实现deep embedding?

        语音信号有两个“property”，第一部分是“局部属性”，在时域和频率上具有一些非常稳定的局部的属性，第二部分是由于人类发音器官很难完成短时的畸变，所以人类在发音过程中是一个渐变的过程，是由人类发音机理所决定的。将这两个属性对应到说话人的特性，可以了解到，即便不同的说话人，它的一些局部属性具有很大的相似性，但是不同的人这种局部属性分布还是有很大的差别。

        17年业内相关人士开展了关于的“deep embedding”的研究，提出从原始的“spectrum”，如何给比较符合人类感知机理的一个“structure”，最后能够去学习或解析出来“speaker”的“embedding”。

        如图所示，上下两个“spectrum”来自两个不同的人，对于上面“spectrum”来讲，可以找到频带，对于下面的人，同样找到了与它对应的“logo pattern”，从平移的角度来看，不同说话人的“logo pattern”虽然具有相似性，但是它的“distribution”还是有差别的，这种现象在时域上也有同样的一些表现，所以既然语音信号中局部跟动态的属性能够体现出来说话人的特点，我们对于神经网络在设计的过程中，我们需要考虑到这些属性，能否将这些属性先验地加入到网络中，使得网络能够更好的提取说话人的特征表征。

        专业人士提出了一个基于两层“convolution neural network”，加上四层“temporal neural network”一个“CT-DNN”的结构，然后利用“P-norm”加“batch normalization”的方法，实现对“vector”的规整。最后取得了非常不错的效果。

         截止到18年出现了两个比较“the state of the art”的方法，第一个是基于一阶二阶“statistic”统计量的“pooling x-vector”，另一个是基于“flame level”的“d-vector”模型。

        “x-vector”的模型通过在“pooling”层引入一阶二阶的统计信息，使得网络“training”不但是针对某一个“flame”去“training”，而是针对一个“distribution”去“training”。它学的是一个“distribution”一个“μ”一个“σ”，高斯的一个“distribution”。

        对于“d-vector”模型来说，它是通过增加它们“delay”或者是“input context”，去尽可能的让网络学习上下文，“context”足够大“context”充足的一个“vector”，然后“vector training”完之后，可以从比较靠后的“hidden layer”里，去把“flame-level”的“embedding”获取出来。

Deep embedding的四个关键部分

        在开创性工作d-vector和x-vector的推动下，许多deep embedding技术涌现出来，其中大部分由四个关键部分组成——网络输入、网络结构、时域池化和目标函数。这些部分包括但不限于以下内容：

网络输入和网络结构：网络输入可以分为两类——时域中的原始波信号和时频域中的声学特征，包括频谱图、梅尔滤波器组（F-bank）和MFCC。网络结构更加多样，但本质上都源自于DNN、RNN/LSTM、CNN。

时域池化：时域池化表示神经网络的转换层，将帧级embedding特征转换为段级embedding特征。时域池化策略由两类组成——统计池化和基于学习的池化。

目标函数（损失函数）：目标函数对说话人识别的效果影响很大。d-vector和x-vector都采用softmax作为输出层，以最小化交叉熵为目标函数，但它可能不是最优的。最近，许多工作设计了多种目标函数以进一步提高性能。

        可以看到，基于CNN的神经网络和f-bank/MFCC声学特征的研究相对较多，而一些二维卷积结构，例如ResNet，使用谱图作为输入特征。

声纹识别的研究方向

        声纹识别主要有四个研究分支：声纹验证（speaker verification），声纹识别（speaker identification），语音分离（ diarization）以及声纹识别加强算法（robust speaker recognition）。

声纹验证

该任务是已知注册人时，给定一条测试音频，来判断当前音频是否由目标说话人发出，关注点是能否准确的给出是或否的判断，是最简单的一个任务。

声纹识别

该任务是再已经注册N个人的时候，给定一个音频，判断当前音频是由哪个人发出的，这个任务还可以根据说话人的识别范围划分为闭集和开集下的辨认，当确定说话人在注册声纹库里时，是一个N选一的有限范围选一个的闭集任务，当不确定当前音频是否在注册声纹库里时，是一个开集任务。

语音分离/声源分离

主要是在一段连续的语音中准确的切分出不同说话人对应的音频，解决谁在什么时候说话的问题（who spoke when）。例如客服系统或电话会议中的音频，能很明显的区分多个人的时间段，这个时候主要应用的是声纹识别技术，将每一个声音片段归类到对应的说话人上去。另一个主要的问题是鸡尾酒会的问题，就是我们的某一段音频中，不同人的说话会有重叠覆盖。

声纹识别加强算法

声纹识别中主要用到的领域自适应（Domin adaptation）、语音增强（Speech enhancement）技术以及数据增强技术(Data Augmentation)，主要解决上面提到的不同信道和来源的识别问题，以及噪声等复杂场景下的准确率问题。

整体技术框架如下图所示：

 参考文献：Deep Embedding for Speaker Recognition，Deep Embedding for Speaker Recognition - 知乎主讲嘉宾：李蓝天（贪心学院特邀讲座嘉宾） 清华大学语音和语言技术中心 博士后助理研究员，主要从事语音信号处理领域的相关研究，研究方向包括声纹识别、语音识别、语种识别、情感识别等。现已发表学术论文34篇，…https://zhuanlan.zhihu.com/p/77728449

Speaker Recognition Based on Deep Learning: An Overview

基于深度学习的声纹识别概述（Speaker Recognition Based on Deep Learning: An Overview） - 知乎前言：做技术不能只见树木，不见森林，读综述类的论文，能很好的帮我们把握业界的前进方向。本文是2021年4月4日更新，由西工大张晓雷教授所作，全面的分析了说话人识别方向的几个关注点，本文及接下来的几篇文章会…https://zhuanlan.zhihu.com/p/381526743