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语音识别进阶玩法：CAM++提取192维特征向量实测

1. 引言：从说话人验证到深度特征利用

随着智能语音系统的广泛应用，声纹识别技术正逐步成为身份认证、个性化服务和安全防护的重要支撑。传统的语音识别关注“说了什么”，而说话人识别（Speaker Verification）则聚焦于“是谁在说”。近年来，基于深度学习的嵌入式表示（Embedding）方法大幅提升了该领域的性能表现。

本文围绕CAM++ 说话人识别系统展开实践分析，重点探索其核心能力之一——提取192维高维特征向量（Embedding）的工程实现路径与应用潜力。不同于简单的功能介绍，我们将深入到特征提取的实际流程、数据结构解析以及后续可扩展的应用场景，帮助开发者真正掌握这一技术模块的进阶用法。

CAM++ 系统由 ModelScope 平台开源模型speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common驱动，并经社区开发者“科哥”进行 WebUI 二次封装，提供了直观易用的操作界面。其底层采用 Context-Aware Masking++ 架构，在 CN-Celeb 测试集上达到 4.32% 的等错误率（EER），具备较高的鲁棒性和识别精度。

本实测将涵盖以下内容：

• 特征提取功能的完整操作流程
• 输出 Embedding 的格式解析与加载方式
• 批量处理与结果保存机制
• 后续可用于聚类、比对或数据库构建的技术建议

2. CAM++系统核心能力概览

2.1 系统架构与运行环境

CAM++ 是一个轻量级本地部署的中文说话人验证系统，支持通过浏览器访问交互界面完成语音比对和特征提取任务。其整体架构如下：

[用户上传音频] ↓ [Web前端 → Flask后端] ↓ [调用预训练CAM++模型推理] ↓ [生成192维Embedding / 相似度评分] ↓ [返回结果并可选保存至outputs目录]

系统依赖 Python + PyTorch 环境，使用预编译模型进行推理，无需训练过程，适合快速集成与测试。

启动命令为：

cd /root/speech_campplus_sv_zh-cn_16k bash scripts/start_app.sh

服务默认监听http://localhost:7860，可通过局域网访问。

2.2 核心功能对比

其中，特征提取功能是实现高级应用的基础环节。它不直接输出判断结果，而是提供原始的说话人表征向量，供外部程序进一步处理。

3. 实战：192维特征向量提取全流程

3.1 准备工作与输入要求

在开始前，请确保满足以下条件：

• 音频格式：推荐使用WAV 格式
• 采样率：必须为16kHz
• 位深：16-bit PCM 编码
• 时长建议：3~10秒（太短影响特征稳定性，过长可能引入噪声）

提示：若原始音频非16kHz，可用sox或ffmpeg转换：

ffmpeg -i input.mp3 -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le output.wav

3.2 单文件特征提取步骤

步骤一：进入「特征提取」页面

打开http://localhost:7860，点击顶部导航栏中的「特征提取」标签页。

步骤二：上传音频文件

点击“选择文件”按钮，上传一段符合要求的.wav文件。支持拖拽上传。

步骤三：执行提取

勾选“保存 Embedding 到 outputs 目录”选项（建议开启），然后点击「提取特征」按钮。

步骤四：查看输出信息

系统会显示如下内容：

文件名: test_speaker1.wav Embedding 维度: (192,) 数据类型: float32 数值范围: [-2.1, 3.8] 均值: 0.15 标准差: 0.67 前10维数值: [0.23, -0.11, 0.45, ..., 0.08]

同时，在后台生成对应的.npy文件。

步骤五：获取输出路径

每次运行都会创建以时间戳命名的子目录，例如：

outputs/ └── outputs_20260104223645/ └── embeddings/ └── test_speaker1.npy

该路径可通过日志或界面提示确认。

3.3 批量特征提取实践

对于需要构建声纹数据库的场景，批量处理尤为重要。

操作流程：

1. 切换至「批量提取」区域
2. 多选多个.wav文件（支持 Ctrl+Click）
3. 勾选“保存 Embedding”
4. 点击「批量提取」

输出结果示例：

所有成功提取的向量将以原文件名（不含扩展名）保存为.npy文件，便于后续统一管理。

4. 特征向量解析与编程接口调用

4.1 Embedding 数据结构详解

CAM++ 输出的特征向量是一个192维浮点型向量，数学上表示为：

$$ \mathbf{e} \in \mathbb{R}^{192} $$

每个维度代表语音中某种抽象的声学特性组合，如基频动态、共振峰分布、发音习惯等。这些特征经过归一化处理，具有较好的跨设备一致性。

关键属性：

• 类型：numpy.ndarray
• 形状：(192,)
• 数据类型：float32
• 存储格式：.npy（NumPy 二进制格式）

4.2 加载与可视化代码示例

加载单个Embedding

import numpy as np # 加载.npy文件 emb = np.load('/root/speech_campplus_sv_zh-cn_16k/outputs/outputs_20260104223645/embeddings/test_speaker1.npy') print("Shape:", emb.shape) # (192,) print("Dtype:", emb.dtype) # float32 print("Norm:", np.linalg.norm(emb)) # 向量模长，通常接近1

可视化特征分布

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.plot(emb, label='192-Dim Embedding') plt.title('CAM++ Extracted Speaker Embedding') plt.xlabel('Dimension Index') plt.ylabel('Value') plt.grid(True, alpha=0.3) plt.legend() plt.tight_layout() plt.show()

此图可用于观察不同说话人的特征模式差异。

4.3 计算两个Embedding之间的相似度

最常用的方法是余弦相似度（Cosine Similarity），反映两个向量方向的一致性。

def cosine_similarity(emb1: np.ndarray, emb2: np.ndarray) -> float: """计算两个192维向量的余弦相似度""" norm1 = np.linalg.norm(emb1) norm2 = np.linalg.norm(emb2) if norm1 == 0 or norm2 == 0: return 0.0 return np.dot(emb1, emb2) / (norm1 * norm2) # 示例：比较两人声纹 emb1 = np.load('speaker1.npy') # 用户A的声音 emb2 = np.load('speaker2.npy') # 用户B的声音 similarity = cosine_similarity(emb1, emb2) print(f"相似度得分: {similarity:.4f}")

根据经验值设定阈值：

• 0.7：极大概率是同一人

• 0.4 ~ 0.7：可能存在匹配
• < 0.4：基本可排除同一人

5. 高级应用场景拓展

5.1 构建本地声纹数据库

利用批量提取功能，可以为每位注册用户生成唯一的声纹模板：

# 示例目录结构 voice_db/ ├── user_001/ │ ├── enroll_1.npy │ └── enroll_2.npy ├── user_002/ │ └── enroll_1.npy └── metadata.json

验证时取平均向量作为参考模板：

# 多次录入取均值，提升稳定性 templates = [np.load(f) for f in template_files] avg_template = np.mean(templates, axis=0)

5.2 实现说话人聚类分析

结合 scikit-learn，可对未知录音进行无监督聚类：

from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 假设有N个未标注音频的Embedding embeddings = np.stack([np.load(f) for f in npy_files]) # shape: (N, 192) # 使用K-Means聚类（假设人数已知） kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) labels = kmeans.fit_predict(embeddings) for i, label in enumerate(labels): print(f"音频 {i+1} 属于说话人 #{label}")

适用于会议记录分割、多人对话分离等场景。

5.3 集成至自动化流水线

可通过脚本自动触发特征提取任务：

#!/bin/bash # auto_extract.sh AUDIO_DIR="./input_audios" OUTPUT_DIR="./extracted_embeddings" for file in $AUDIO_DIR/*.wav; do echo "Processing $file..." python -c " import soundfile as sf import numpy as np from funasr import AutoModel model = AutoModel(model='speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common') audio, _ = sf.read('$file') res = model.inference(audio) emb = res['spk_embedding'][0] np.save('$OUTPUT_DIR/$(basename $file .wav).npy', emb) " done

注：以上脚本需安装funasr包：

pip install funasr

6. 总结

6.1 技术价值总结

CAM++ 不仅是一个高效的说话人验证工具，更是一个强大的声纹特征提取引擎。通过对192维 Embedding 的深入理解和灵活运用，开发者可以将其融入更复杂的语音处理系统中，实现诸如：

• 企业级员工声纹考勤系统
• 智能客服中的客户身份识别
• 多人会议语音角色分离
• 安防领域的异常声音追踪

其优势在于：

• 推理速度快，适合实时应用
• 中文优化良好，适配本土语境
• 提供标准化输出接口，易于集成

6.2 最佳实践建议

1. 统一音频预处理：始终将输入音频转为 16kHz WAV 格式，避免因格式问题导致误差。
2. 设置合理阈值：根据业务需求调整相似度阈值，高安全性场景建议设为 0.5 以上。
3. 多次采集取均值：单次语音受情绪、环境影响较大，建议注册阶段采集多条样本并取平均向量。
4. 定期更新模板：长期使用中用户声音可能发生改变，应设计周期性更新机制。

6.3 下一步学习路径

• 学习如何微调 CAM++ 模型以适应特定人群（如儿童、方言使用者）
• 探索 ONNX 导出与边缘设备部署（Jetson、树莓派等）
• 结合 ASR 实现“谁说了什么”的联合建模系统

掌握特征提取这一基础能力，是迈向高级语音系统开发的关键一步。

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