CAM++特征提取教程：192维Embedding向量生成步骤详解

1. 引言：什么是CAM++说话人识别系统？

你有没有遇到过这样的问题：手头有一堆语音文件，想判断是不是同一个人说的？或者需要把每个人的“声音指纹”存下来做身份核验？这时候，一个靠谱的说话人识别系统就派上用场了。

今天要讲的CAM++就是这样一个工具——它不仅能告诉你两段语音是不是同一个人说的，还能把每段语音变成一个192维的数字向量（也就是Embedding），这个向量就像声音的“DNA”，可以用来比对、存储、聚类，甚至集成到其他AI系统里。

这套系统由“科哥”基于达摩院开源模型二次开发而成，封装成了带界面的Web应用，部署简单、操作直观，特别适合刚入门声纹识别的朋友快速上手。

本文将带你一步步掌握：

如何启动和使用CAM++系统
怎么提取出语音的192维特征向量
批量处理多个音频的方法
Embedding的实际用途和后续处理技巧

无论你是想做声纹验证、构建语音数据库，还是研究说话人聚类，这篇教程都能帮你打下基础。

2. 系统部署与启动

2.1 启动命令

如果你已经拿到了镜像环境或本地部署包，只需要运行以下命令即可启动服务：

/bin/bash /root/run.sh

或者进入项目目录后执行：

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

启动成功后，在浏览器中访问：http://localhost:7860

提示：如果是在远程服务器上运行，请确保端口7860已开放，并通过公网IP或内网地址访问。

2.2 访问界面

打开网页后你会看到一个简洁的中文界面，标题为“CAM++ 说话人识别系统”。页面顶部显示了开发者信息：“webUI二次开发 by 科哥 | 微信：312088415”，底部则标注了原始模型来源和技术栈说明。

整个系统无需安装额外依赖，所有组件均已预装，真正做到“开箱即用”。

3. 功能一：说话人验证（Speaker Verification）

3.1 功能简介

这是最直接的应用场景：给你两段录音，判断是否来自同一个说话人。

系统会自动提取两段音频的Embedding，计算它们之间的相似度分数（0~1之间），然后根据设定的阈值给出“是同一人”或“不是同一人”的结论。

3.2 操作流程

在导航栏点击「说话人验证」
上传两段音频：
- 音频1：参考语音（比如已知用户A的声音）
- 音频2：待验证语音（比如新录入的一段）
可选设置：
- 调整相似度阈值（默认0.31）
- 勾选“保存Embedding向量”
- 勾选“保存结果到outputs目录”
点击「开始验证」

3.3 结果解读

系统返回两个关键信息：

相似度分数：例如0.8523
判定结果：✅ 是同一人或 ❌ 不是同一人

分数含义参考：

相似度范围	含义
> 0.7	高度相似，极大概率是同一人
0.4 ~ 0.7	中等相似，可能是同一人，建议结合上下文判断
< 0.4	差异明显，基本不是同一人

举个例子：

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

这说明两段语音高度匹配，几乎可以确定是同一个人。

3.4 示例测试

系统内置了两个测试用例，方便你快速体验：

示例1：speaker1_a.wav + speaker1_b.wav → 同一人（应显示✅）
示例2：speaker1_a.wav + speaker2_a.wav → 不同人（应显示❌）

点击对应按钮即可自动加载并验证，非常适合初次使用者检验系统准确性。

4. 功能二：特征提取（Embedding Extraction）

这才是本教程的核心——如何从语音中提取出那个神秘的192维向量。

4.1 单文件特征提取

切换到「特征提取」标签页
点击「选择文件」上传一段音频（支持WAV、MP3等格式）
点击「提取特征」

等待几秒后，页面会显示如下信息：

文件名
Embedding维度：(192,)
数据类型：float32
数值统计：最小值、最大值、均值、标准差
前10维数值预览（如[0.12, -0.05, 0.33, ...]）

这些数据就是这段语音的“声纹特征”，你可以复制下来用于分析，也可以让系统自动保存。

4.2 批量特征提取

当你有大量语音需要处理时，可以用“批量提取”功能：

点击「批量提取」区域
一次选择多个音频文件（支持拖拽或多选）
点击「批量提取」

系统会逐个处理，并列出每个文件的状态：

成功：显示“提取完成，维度：(192,)”
失败：提示错误原因（如格式不支持、采样率不符等）

处理完成后，所有Embedding都会按原文件名保存为.npy文件。

4.3 输出文件说明

勾选“保存Embedding到outputs目录”后，系统会在outputs/下创建以时间戳命名的子目录，结构如下：

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

其中：

result.json：包含相似度、判定结果、参数配置等元信息
embeddings/：存放所有生成的.npy特征文件

这种设计避免了文件覆盖，也便于后期归档管理。

5. 高级设置与调优建议

5.1 相似度阈值调整策略

默认阈值为0.31，但不同场景下需要灵活调整：

应用场景	推荐阈值	说明
银行身份核验、安防系统	0.5 ~ 0.7	宁可误拒也不误放，安全性优先
智能家居唤醒、客服验证	0.3 ~ 0.5	平衡准确率与用户体验
初步筛选、聚类预处理	0.2 ~ 0.3	提高召回率，允许少量误判

你可以先用一批已知样本测试，找到最适合你业务场景的阈值。

5.2 音频质量要求

为了获得稳定可靠的Embedding，建议遵循以下规范：

采样率：16kHz（最佳），不推荐高于或低于此值
格式：优先使用WAV无损格式，其次是MP3（码率≥128kbps）
时长：3~10秒为宜
- 太短（<2秒）：特征提取不充分
- 太长（>30秒）：可能混入噪声或语调变化影响一致性
环境：尽量在安静环境下录制，避免背景音乐、回声干扰

6. Embedding向量的实际应用

你可能会问：这个192维的向量到底有什么用？

答案是：它的用途远超你的想象。

6.1 计算语音相似度

最常见的是用余弦相似度来衡量两个Embedding的接近程度：

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) # 加载两个向量 emb1 = np.load('embedding_1.npy') emb2 = np.load('embedding_2.npy') similarity = cosine_similarity(emb1, emb2) print(f'相似度: {similarity:.4f}')

这个值可以直接作为“声音匹配度”的评分依据。

6.2 构建声纹数据库

你可以为每个用户建立一个专属文件夹，存放其多条语音的Embedding，形成“声纹档案库”。后续新语音进来时，只需与库中所有向量比对，取最高分即可完成识别。

6.3 说话人聚类

如果有N段未知语音，你想知道它们属于几个人，就可以把这些Embedding输入聚类算法（如K-Means、DBSCAN），自动分组。

例如：

from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 假设 embeddings 是 (N, 192) 的矩阵 embeddings = np.vstack([np.load(f) for f in npy_files]) kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(embeddings) labels = kmeans.labels_

这样就能实现“无人监督”的说话人分离。