基于深度学习的说话人识别特征

基于深度学习的说话人识别特征主要有两种方法：基于语音信号和基于语音转文本。

基于语音信号的方法主要是通过深度学习模型提取语音信号中的特征，例如基频、共振峰、短时能量等，然后将这些特征送入分类模型进行说话人识别。

基于语音转文本的方法则是将语音信号转换为文本，然后使用深度学习模型提取文本特征进行说话人识别。这种方法的优点是可以利用自然语言处理的技术对文本进行进一步分析，提高识别准确率。

无论是哪种方法，都需要使用深度学习模型进行特征提取和分类。常用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制等。同时，也需要大量的语音数据进行模型训练和调优。