python如何实现声纹识别用户进行验证？

我们将使用 ECAPA-TDNN (Emphasized Channel Attention, Propagation, and Aggregation in Time Delay Neural Network)，这是一种非常强大的深度神经网络，专门用于从语音中提取高度可区分的 说话人嵌入 (Speaker Embedding)。

这个系统的核心思想是：

特征提取: 将原始音频波形转换为 FBank (Filter Banks) 或 Mel Spectrogram 特征。这两种特征都比 MFCC 保留了更多的原始信号信息，更适合作为深度学习模型的输入。我们将使用 torchaudio 来完成这一步。

嵌入提取: 使用一个预训练好的 ECAPA-TDNN 模型将可变长度的声学特征转换成一个固定长度的向量（例如，192维）。这个向量就是“声纹嵌入”，它在数学上代表了说话人的声音特性。来自同一个人的不同语音，其嵌入向量在向量空间中的距离会非常近。

录入与识别:

录入 (Enrollment): 录制用户的一段或多段语音，提取其嵌入向量。为了更稳定，通常会取多段语音嵌入的平均值作为该用户的最终“声纹模板”。

识别 (Recognition): 录制一段待测语音，提取其嵌入向量，然后计算它与数据库中所有已录入声纹模板的余弦相似度 (Cosine Similarity)。相似度最高的那个就是识别结果。

我们将使用 speechbrain 库，它极大地简化了加载和使用在海量数据（如 VoxCeleb）上预训练好的 SOTA (State-of-the-Art) 模型的过程。

第 1 步：安装必要的库

这个方案需要更多的库，特别是 PyTorch 和 SpeechBrain。请在终端中运行以下命令：

# 安装 PyTorch (请访问 PyTorch 官网获取最适合你系统的命令，特别是如果你有 GPU)
# CPU-only version:
pip install torch torchaudio

# 安装其他依赖
pip install speechbrain sounddevice numpy scipy huggingface_hub

第 2 步：编写代码

将以下代码保存为 deep_speaker_recognition.py。代码包含了完整的录入、识别流程，并有详细注释。

import os
import torch
import torchaudio
import sounddevice as sd
import numpy as np
import torch.nn.functional as F
import time

# --- 配置参数 ---
SAMPLE_RATE = 16000       # 模型期望的采样率 (Hz)
RECORD_SECONDS = 5        # 每次录音的时长 (秒)
EMBEDDINGS_FILE = "speaker_embeddings.pth" # 存放声纹嵌入的文件
ENROLL_COUNT = 3          # 为了获得更稳定的声纹，建议每人录入3次
SIMILARITY_THRESHOLD = 0.50 # 余弦相似度阈值，低于此值则认为是未知用户

class DeepSpeakerRecognizer:
    """
    使用预训练的 ECAPA-TDNN 模型进行声纹录入和识别。
    """
    def __init__(self, embeddings_file=EMBEDDINGS_FILE):
        self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
        print(f"正在使用设备: {self.device}")

        # 1. 加载预训练的 ECAPA-TDNN 模型
        print("正在加载预训练的 ECAPA-TDNN 模型...")
        try:
            from speechbrain.pretrained import EncoderClassifier
            self.model = EncoderClassifier.from_hparams(
                source="speechbrain/spkrec-ecapa-voxceleb",
                savedir="pretrained_models/spkrec-ecapa-voxceleb",
                run_opts={"device": self.device}
            )
            print("模型加载成功！")
        except Exception as e:
            print(f"模型加载失败: {e}")
            print("请确保已安装 speechbrain 并且网络连接正常。")
            exit()

        # 2. 加载已保存的声纹嵌入
        self.embeddings_file = embeddings_file
        self.speaker_embeddings = self._load_embeddings()
        print("-" * 30)

    def _load_embeddings(self):
        """从文件加载嵌入向量"""
        if os.path.exists(self.embeddings_file):
            print(f"从 {self.embeddings_file} 加载已存在的声纹嵌入...")
            return torch.load(self.embeddings_file, map_location=self.device)
        return {}

    def _save_embeddings(self):
        """将嵌入向量保存到文件"""
        torch.save(self...

点击查看剩余70%