语音情感会影响识别？CAM++鲁棒性实测分析

语音情感会影响识别？CAM++鲁棒性实测分析

你有没有遇到过这种情况：同一个人说话，一次语气平静，一次情绪激动，结果系统却判断成两个不同的人？这背后其实牵涉到一个关键问题——语音情感变化对说话人识别系统的鲁棒性影响。

今天我们要深入测试的，正是由科哥开发的CAM++ 说话人识别系统。它基于达摩院开源的 CAM++ 模型，主打中文场景下的高效声纹验证能力。但问题是：当说话人的情绪从平和变为愤怒、喜悦或悲伤时，它的表现还稳定吗？

本文将通过真实实验，带你一探究竟。我们不仅会复现日常交流中常见的情感波动场景，还会结合系统功能进行多轮对比测试，看看 CAM++ 在“听声辨人”这件事上，到底有多靠谱。

1. CAM++ 系统简介与核心能力

1.1 什么是 CAM++ 说话人识别系统？

CAM++ 是一套基于深度学习的说话人验证（Speaker Verification）工具，由开发者“科哥”基于 ModelScope 上的预训练模型二次开发而成。其核心任务是：

• 判断两段语音是否来自同一个说话人
• 提取每段语音的 192 维特征向量（Embedding）

该系统使用的是DAMO 音频实验室发布的speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common模型，属于目前中文声纹识别领域性能领先的一类轻量级网络结构。

技术亮点：
CAM++ 模型采用 Context-Aware Masking 技术，在保证高精度的同时具备极快推理速度，适合部署在边缘设备或本地服务器环境中。

1.2 系统运行方式与访问路径

系统以 WebUI 形式提供交互界面，启动后可通过浏览器访问：

http://localhost:7860

启动命令如下：

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

整个流程无需编写代码，普通用户也能快速上手完成声纹比对和特征提取。

如图所示，界面清晰直观，包含两大核心功能模块：说话人验证和特征提取。

2. 实验设计：情感变化如何影响识别准确性？

要回答“语音情感是否影响识别”，不能只凭感觉，必须设计可控实验。

2.1 测试目标

验证以下假设：

当同一人在不同情绪状态下朗读相同内容时，CAM++ 是否仍能正确判定为“同一人”？

我们重点关注三种典型情感状态：

• 平静（Neutral）
• 愤怒（Angry）
• 喜悦（Happy）

2.2 数据准备

我录制了自己朗读同一段文字的三段音频，每段约 6 秒，采样率为 16kHz，保存为 WAV 格式：

这些录音模拟了真实对话中常见的语调起伏，尤其是愤怒和喜悦状态下明显的音高、节奏和共振峰偏移。

2.3 测试方案

我们将进行三组交叉比对测试：

1. me_neutral.wavvsme_angry.wav
2. me_neutral.wavvsme_happy.wav
3. me_angry.wavvsme_happy.wav

每组测试均在默认阈值（0.31）下运行，并记录相似度分数与系统判定结果。

3. 功能详解：如何用 CAM++ 完成本次测试？

3.1 使用「说话人验证」功能进行比对

进入 WebUI 后，切换至【说话人验证】页面：

1. 在“音频 1”上传参考语音（如me_neutral.wav）
2. 在“音频 2”上传待比对语音（如me_angry.wav）
3. 可勾选“保存 Embedding 向量”和“保存结果”
4. 点击「开始验证」

系统会在几秒内返回结果，包括：

• 相似度分数（0～1）
• 判定结果（ 是同一人 / ❌ 不是同一人）

示例输出：

相似度分数: 0.8523 判定结果: 是同一人 (相似度: 0.8523)

根据官方建议：

• 0.7：高度相似

• 0.4～0.7：中等相似
• < 0.4：不相似

这意味着即使存在情感差异，只要分数高于 0.7，系统依然认为是同一个人。

3.2 查看并分析 Embedding 特征向量

为了更深入理解系统决策逻辑，我们可以进入【特征提取】页面，分别提取三段语音的 Embedding 向量。

操作步骤：

1. 切换到「特征提取」标签页
2. 上传任意一段音频
3. 点击「提取特征」
4. 查看返回的 192 维向量统计信息

系统会显示：

• 向量维度：(192,)
• 数值范围、均值、标准差
• 前 10 维数值预览

若勾选“保存 Embedding”，则生成.npy文件，可用于后续编程分析。

例如，使用 Python 加载两个 embedding 并计算余弦相似度：

import numpy as np def cosine_similarity(emb1, emb2): emb1_norm = emb1 / np.linalg.norm(emb1) emb2_norm = emb2 / np.linalg.norm(emb2) return np.dot(emb1_norm, emb2_norm) emb1 = np.load('me_neutral.npy') emb2 = np.load('me_angry.npy') similarity = cosine_similarity(emb1, emb2) print(f'相似度: {similarity:.4f}')

这种方式可以绕过前端界面，直接验证底层特征一致性。

4. 实测结果汇总与分析

以下是三组情感对比测试的结果：

所有测试均在默认阈值 0.31 下通过，且最低分仍有0.7931，远高于“中等相似”的临界值 0.4。

4.1 结果解读

尽管我在愤怒时提高了音量、加快语速，在喜悦时加入了笑声和尾音上扬，但 CAM++ 依然准确识别出这是同一个人的声音。

这说明：

• CAM++ 具备较强的情感鲁棒性
• 模型关注的是声道生理特征（如声带长度、共鸣腔形状），而非短期可变的语调或情感表达
• 特征提取层有效过滤了非身份相关的动态变化

4.2 极端情况下的注意事项

虽然本次测试表现良好，但在实际应用中仍需注意以下几点：

• 背景噪声干扰大时：可能导致特征失真，建议控制环境安静
• 跨设备录音：手机 vs 麦克风录音可能引入频响差异
• 长时间间隔录音：年龄、健康状况变化会影响声音特性
• 刻意模仿或伪装：极端情况下可能出现误判

因此，在高安全场景（如金融身份核验）中，建议适当提高相似度阈值至 0.5 以上，降低误接受率。

5. 高级设置与优化建议

5.1 如何调整相似度阈值？

在【说话人验证】页面中，有一个“相似度阈值”滑块，默认值为0.31。

你可以根据应用场景灵活调整：

注意：阈值并非越高越好。过高会导致合法用户被拒绝（误拒率上升），需结合业务需求反复测试确定最优值。

5.2 输出文件结构说明

每次执行验证或批量提取，系统都会在outputs/目录下创建一个时间戳命名的新文件夹，例如：

outputs/ └── outputs_20260104223645/ ├── result.json └── embeddings/ ├── audio1.npy └── audio2.npy

其中：

• result.json记录本次验证的详细信息
• .npy文件存储 Embedding 向量，可用 NumPy 直接加载

这种设计避免了文件覆盖问题，便于长期追踪和数据分析。

6. 常见问题与实用技巧

6.1 支持哪些音频格式？

理论上支持所有常见格式（WAV、MP3、M4A、FLAC 等），但推荐使用16kHz 采样率的 WAV 文件，因为模型训练数据主要为此规格。

如果使用其他格式，系统会自动重采样，但可能引入轻微失真。

6.2 音频时长有什么要求？

建议控制在3～10 秒之间：

• 太短（< 2秒）：特征提取不充分，稳定性下降
• 太长（> 30秒）：可能混入噪声或多人语音，影响判断

理想情况是清晰、连续、无中断的单人语音片段。

6.3 如何提升识别准确率？

几个实用建议：

• 尽量使用相同设备录制参考音和待测音
• 保持环境安静，减少背景噪音
• 避免戴口罩或捂嘴说话
• 朗读内容尽量一致，避免从一句话跳到另一句完全不同的内容

此外，可尝试上传多个参考音频，取平均 Embedding 作为基准模板，进一步提升稳定性。

7. 总结

经过本次实测分析，我们可以得出结论：

CAM++ 说话人识别系统在面对语音情感变化时表现出良好的鲁棒性。无论是愤怒、喜悦还是平静状态，只要声源为同一人，系统均能稳定输出较高的相似度分数，并正确判定为“同一人”。

这套系统凭借简洁的 WebUI 设计、高效的推理能力和可靠的识别效果，非常适合用于：

• 中文声纹身份核验
• 多说话人聚类分析
• 个性化语音服务构建
• 教育或客服场景中的用户区分

更重要的是，它完全开源、本地部署、无需联网，保障了数据隐私安全。

如果你也在寻找一款易用、稳定、专注中文场景的声纹识别工具，CAM++ 绝对值得尝试。

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