基于Alize的ivector算法，《声纹识别之Alize入门教程(三)：I-vector》对应资源。https://blog.csdn.net/u012594175/article/details/88726163

基于Pytorch实现的声纹识别大预训练模型，源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition_Pytorch

前言 本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。 环境准备 主要介绍libsora，PyAudio，pydub的安装，其他的依赖包根据需要自行安装。 Python 3.7 Tensorflow 2.0 安装libsora 最简单的方式就是使用pip命令安装，如下： pip install pytest-runner pip install librosa 如果pip命令安装不成功，那就使用源码安装，下载源码：， windows的可以下载zip压缩包，方便解压。 pip install pytest-runner tar xzf librosa-<版本号>.tar.gz 或者 unzip librosa-

使用PaddlePaddle实现声纹识别的预训练模型，更大数据训练的。 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition_PaddlePaddle

基于Keras实现的声纹识别预训练模型，大数据训练的模型，源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Keras

基于MATLAB设计的声纹识别系统，目前是主要的研究方向，拥有广阔的前景，具有很高的研究价值

行业分类-电信-在行动电话上以声音开锁之方法及具语音声纹辨识锁之行动电话.rar

中国首份声纹识别产业发展白皮书（语音识别）-清华大学人工智能研究院-2019.4-44页.pdf

行业-电子政务-基于声纹识别的坐席登录方法、电子装置及存储介质.zip

本项目包含了所有代码和音频资源，以及代码注解。1.这个项目还是有不完善的地方，代码编写方面还是有一些缺点，但是思路我觉得够创新，总体工作量不低。 2.这个项目的落地/实用背景： a.语音锁 b.声纹识别 c.身份验证 3.这个项目可以改进的地方：优化分类算法，给系统增加界面等。