基于深度学习的声纹识别（SpeakerRecognition）是一种通过分析和识别人的声音特征来确认身份的技术。声纹识别技术广泛应用于安全验证、智能助手、银行身份识别等场景。近年来，随着深度学习技术的发展，声纹识别的准确性和鲁棒性得到了显著提升。1.声纹识别的基本概念声纹识别利用

课程地址，https://www.bilibili.com/video/BV1uj411v7zW/?spm_id_from=pageDriver&vd_source=1eb6e5015a1f70daa97080d8ee786d5d So-VITS-SVC：SoftVCVITSSingingVoiceConversionSoftVC，编码技术，用soft聚类来消除说话人的音色特征VITS，核心技术SingingVoiceConversion，

多因子认证是在单因子认证不足以保证安全性时使用的方法，通常会引入多种方式对用户身份进行验证。身份验证方法可以基于知识的认证，即密码；也可以基于物品的认证，例如硬件密钥；也可以是基于特征的认证，例如包含指纹在内的生物特征等。具体来说，目前常用的生物特征有：指纹、人脸、虹膜、静

what语音唤醒，即关键词检索（keywordspotting）用语音唤醒设备，让设备由休眠状态切换至工作状态。How持续监听，匹配到唤醒词和声纹后，将应用切换到工作状态。一些实现百度语音唤醒snowboywekws

1.wespeaker导出onnx模型时，需要使用静态模型导出。因为RKNN不支持动态推理。  wespeaker/bin/export_onnx.py修改如下，注释掉动态轴dynamic_axes  关于onxx静态和

目录1.声纹识别分类1.1按任务分类1.1.1声纹验证（speakerverification）1.1.2声纹辨认（speakeridentification或speakermatching）1.2按文本内容分类1.2.1文本相关1.2.

声纹识别：声纹技术的核心声纹技术是其他技术的基础。声纹分割聚类技术、基于声纹的语音合成、人声分离、语音活动检查声纹识别模型既可以是事先训练好的pre-trained,也