语音音频（wav）声纹识别-技术实现-python

Eric.Lee20212024-09-26 16:22

通过pyannote.audio 实现语音音频声纹识别。

安装：

python 复制代码

pip install pyannote.audio

示例音频下载地址：【免费】语音音频（WAV）声纹识别示例资源-CSDN文库

实现代码：

python 复制代码

from pyannote.audio import Model
from pyannote.audio import Inference
from scipy.spatial.distance import cdist
# 初始化模型
model = Model.from_pretrained("pyannote/wespeaker-voxceleb-resnet34-LM",cache_dir = "./ckpt/",local_files_only = False)

inference = Inference(model, window="whole")
# 获取音频的特征
embedding_1 = inference(r"audio_data\0\014.wav").reshape(1,-1) # id 为 0 的人的音频
embedding_2 = inference(r"audio_data\0\021.wav").reshape(1,-1) # id 为 0 的人的音频
embedding_3 = inference(r"audio_data\1\004.wav").reshape(1,-1) # id 为 1 的人的音频

print("embedding_1:",embedding_1.shape)

# 通过余弦相似度，比较音频特征向量间的距离，获取相似度，距离越小，特征越相近，可能为同一人说话的可能性越高。
distance_sim = cdist(embedding_1 , embedding_2 , metric="cosine")[0,0]
distance_not = cdist(embedding_1 , embedding_3 , metric="cosine")[0,0]

# 余弦距离越小越接近
print("相同人 Distance emb1 between emb2: " + str(distance_sim))
print("不同人 Distance emb1 between emb3: " + str(distance_not))

程序运行输出信息如下：

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相同人 Distance emb1 between emb2: 0.447950675466506
不同人 Distance emb1 between emb3: 0.7426738655303657