一种能动态跟踪识别个人音色长期渐进性变化的方法与系统

本发明公开了一种能动态跟踪识别个人音色长期渐进性变化的方法与系统。该方法包括收集个体在不同时间点的语音样本，使用预处理算法进行去噪和归一化处理，利用频谱分析技术提取音色特征，应用机器学习算法进行模式识别和分类，利用统计方法和判定模型评估音色变化的显著性，并根据分析结果自动更新目标音色库中的特征数据。本发明能够实时监测和积累个人音色随时间的细微变化，解决了当前在健康监测、安全与身份验证、智能家居与物联网、个性化的语音助手等语音应用领域，因无法跟踪识别个人音色变化，导致一段时间后，当个人音色长期渐进性的变化超过的系统初始设定的阀值时，系统无法将音色与个人进行准确匹配的问题。