声纹识别防伪的模式匹配方法

声纹识别防伪一般会有一定的模式识别，声纹识别防伪的模式匹配方法有以下6种：

（1）模板匹配方法：利用动态时间弯折以对准训练和测试特征序列，主要用于固定词组的应用（通常为文本相关任务）；

（2）最近邻方法：训练时保留所有特征矢量，识别时对每个矢量都找到训练矢量中最近的K个，据此进行识别，通常模型存储和相似计算的量都很大；

（3）神经网络方法：有很多种形式，如多层感知、径向基函数等，可以显式训练以区分说话人和其背景说话人，让模式识别更清晰，更好地实现声纹识别防伪；

（4）隐式马尔可夫模型方法：通常使用单状态的HMM，或高斯混合模型（GMM），是比较流行的模式匹配方法，且声纹识别防伪效果比较好；

（5）VQ聚类方法：这种模式匹配的效果比较好，算法复杂度不高，和HMM方法配合起来更可以收到更好的效果；

（6）多项式分类器方法：有较高的精度，但模型存储和计算量都比较大。

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