本发明涉及人工智能技术领域。本发明具体公开了一种声纹识别的方法，使用了通过如下步骤训练的声纹识别模型来进行声纹识别：获取训练集，训练集包含多条音频数据；提取训练集中包含的音频数据的音频特征；对音频特征进行切片操作，得到多个相同长度的音频切片特征；每次随机获取固定数量的音频切片特征，输入到声纹识别模型进行训练，迭代多次训练，得到训练好的声纹识别模型；其中，声纹识别模型基于神经网络实现，包含融合了至少两个压缩激励子模块的处理模块。本发明提供的一种声纹识别的方法和装置，能够对声纹识别的通道维度和频率维度进行激励，并将激励结果进行相加，同时提升通道维度和频率维度的解析度，提升了声纹识别的效果。