声纹识别中归一化的作用

归一化在声纹识别中起到了辅助作用。它的主要目的是将不同语音样本的特征值范围映射到一个统一的区间，以便更好地进行比较和匹配。归一化可以使得不同语音样本的特征值具有相似的分布，从而提高声纹识别算法的准确性和鲁棒性。

通过归一化，可以消除不同语音样本之间的幅度差异和偏移差异，使得特征值在数值上更加稳定和可比较。这对于一些基于距离度量的声纹识别算法尤为重要，例如计算两个声纹特征之间的欧氏距离或余弦相似度等。

归一化还可以提高声纹识别算法对音调变化的适应能力。由于不同人的音调差异较大，如果不进行归一化处理，可能会导致声纹特征在音调变化下的差异过大，从而影响声纹识别的准确性。

总之，归一化在声纹识别中起到了对特征值进行统一处理的作用，使得不同语音样本的特征值具有相似的分布，提高了声纹识别算法的准确性和鲁棒性。