声纹识别技术及其应用
声纹识别技术的优势及其在语音识别领域的应用
声纹识别技术的优势及其在语音识别领域的应用声纹识别技术是一种通过分析和识别人的声音特征来辨别个体身份的技术。
与传统的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术相比，声纹识别具有独特的优势。
本文将探讨声纹识别技术的优势，并重点介绍其在语音识别领域的应用。
一、声纹识别技术的优势声纹识别技术的优势主要体现在以下几个方面：1. 隐私保护：相比其他生物特征识别技术，声纹识别技术无需直接接触身体，不会对被识别者造成任何身体伤害或者侵犯隐私。
个体的声音特征是通过语音信号分析得到的，避免了身体接触和图像采集对个体隐私的侵犯。
2. 不受环境影响：声纹识别技术对环境的适应性较强，不受噪声、回声等环境因素的干扰。
通过建立适应环境的声纹数据库和算法，能够有效识别出个体的声纹特征，提高识别准确率。
3. 高安全性：每个人的声音特征都是独一无二的，具有较高的辨识度。
声纹识别技术在身份认证和安全检测方面应用广泛。
在身份识别、电话银行、语音支付等领域，声纹识别技术可以有效防止冒充、欺诈等违法行为。
二、声纹识别技术在语音识别领域的应用声纹识别技术在语音识别领域有着广泛的应用，涵盖了语音识别、情感分析、人机交互等方面。
1. 语音识别：声纹识别技术可以帮助识别特定人物的语音内容。
在语音助手、智能家居等场景中，通过声纹识别技术可以实现个性化的语音指令和服务。
例如，通过声纹识别技术，语音助手可以根据用户的声音特征识别出用户身份，并提供个性化的服务和信息。
2. 情感分析：声纹识别技术可以通过分析声音的频谱、音调等特征，判断说话者的情感状态。
在电话客服、社交媒体分析等场景中，声纹识别技术可以帮助判断用户的情绪，提供更加人性化的服务和回应。
3. 人机交互：声纹识别技术可以实现人机交互的个性化和智能化。
通过识别用户的声纹特征，智能设备可以根据个体的需求和习惯进行智能推荐和交互。
例如，智能音箱可以通过声纹识别技术识别家庭成员身份，提供不同的音乐播放列表或者提醒事项。
声纹识别技术研究与应用
声纹识别技术研究与应用随着科技的发展，技术在各个领域中得到广泛应用。
人们的安全意识也越来越强，各种身份验证技术层出不穷。
声纹识别技术便是其中一种，用于识别人的声音特征，对声纹进行模式分析和识别，以达到身份验证的目的。
声纹识别技术已经成为人们生活中不可或缺的一部分，被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、安防等。
一、声纹识别技术的原理声纹识别技术是基于语音信号的人机交互技术。
它通过分析个体发声时的声音信号，通过声音信号的频率、声调、韵律等特征，来确定说话人的身份。
声纹识别技术主要包括两个过程：训练和识别。
在训练时，系统需要收集大量的语音数据，并对这些数据进行处理和分析。
通过分析这些数据，系统可以建立起一个具有代表性的声纹模型。
这个声纹模型可以反映说话人的声音特征和语音模式。
在识别时，系统会收集需要识别的语音数据，并将其转换成数字信号。
这些数字信号通过处理和分析后，将与之前所建立的声纹模型进行比对，以确定说话人的身份。
二、声纹识别技术的优点声纹识别技术有许多优点。
首先，它不需要任何特殊设备或操作，因为每个人都可以使用他们的语音来进行识别，这样即使在一个人的身上没有任何设备也可以进行身份验证。
其次，它是一种非接触式的识别方式。
无需特定的身体姿态或接触，更适合一些特殊的使用环境，如生物医学及特殊场所等。
第三，声纹识别技术使用简单，不需要过多的人员培训和使用成本，因此可以更广泛地推广和使用。
三、声纹识别技术的应用领域1.金融：作为一种身份验证技术，声纹识别技术已被广泛应用于金融领域。
与传统的密码或指纹等识别技术相比，声纹识别技术更加安全可靠，因此被用于识别用户身份和控制客户登录的安全性。
2.医疗：声纹识别技术可以用于医疗领域的诊断和治疗。
例如，声纹识别技术已经被广泛应用于自闭症的诊断和治疗的研究中。
通过分析自闭症患者的发声语音并检测他们的声音特征，可以测量自闭症患者的社交交流缺陷的严重程度。
3.安全：声纹识别技术已经被广泛应用于安防领域。
论声纹识别技术在信息安全中的应用
论声纹识别技术在信息安全中的应用现代社会已经进入了一个数字化、网络化的时代。
随着技术的不断发展，人们需要对个人信息的安全性越来越高的保障。
目前，群众在进行日常生活中，需要提交的个人信息越来越多，如银行卡密码、身份证信息、手机号、社交账号、电子邮箱账号等。
这些信息被泄露就会给利益相关人带来极大的损失，所以保障信息的安全性显得尤为重要。
声纹识别技术的应用在信息安全中具有广泛的前景和深远的意义。
本文旨在探讨声纹识别技术在信息安全中的应用及其重要性。
一、声纹识别技术的原理声纹识别技术是一种生物识别技术，是通过人的声音特征来验证个体身份的技术。
它的基本原理就是将人的声音录下来，然后通过分析声音中的频率、音调、说话的速度、说话时口腔的形状等信息，识别声音背后的言语人。
也就是说，通过人的讲话声音的特点来识别个人身份的一种技术。
二、声纹识别技术在信息安全中的应用1. ATM自助终端安全ATM机在金融机构和日常生活中的使用已经十分广泛。
但是，ATM机也经常成为犯罪分子下手的对象。
犯罪分子通过伪装成其他人的身份，使用假卡来取款。
为了防止这种现象的发生，声纹识别技术可以被应用在ATM自助终端上。
当用户使用ATM自助终端时，终端会自动启动声纹识别功能，通过识别用户的声音，将用户的声音特征和账户信息进行匹配，只有匹配成功才能进行取款。
2.语音助手安全现今生活中的智能语音助手这类技术已经十分普及。
语音助手中，大多数常见的功能有：播放音乐、发信息、订餐、查询天气等。
但是，语音助手以及语音助手实现的功能类似于语音通话，可谓信息安全的一大缺陷。
这个问题就可以通过声纹识别技术得到解决。
当用户使用语音助手功能时，系统会先通过声纹识别技术识别用户的声音特征，并把结果与用户的基本信息进行核对。
如果识别成功，则可以进行资源的使用，否则无法使用。
3.人脸识别的补充在人脸识别技术应用广泛的现代，即使在有光线和能量源的情况下，人脸识别技术仍然可以假冒。
声纹的应用实例
声纹的应用实例
声纹是指人们说话时发出的声音所包含的个人特征。
这些特征可以用
来识别一个人的身份，就像指纹一样。
随着技术的发展，声纹的应用
越来越广泛。
下面我将介绍一些声纹在实际应用中的例子。
一、安全验证
声纹可以用于个人身份认证，用来替代传统的密码、指纹等方式。
声
纹的识别是无需接触人体的，也不需要人特地拿出来扫描或输入，更
加简便、快捷、安全。
例如，某些银行的电话服务中心使用声纹技术
来验证客户的身份，客户只需要说一句话，系统就能验证他的身份，
并进行后续的操作。
二、物联网应用
声纹可以用于家庭控制系统、智能家居、智能车辆等领域。
例如，在
家庭控制系统中，可以使用声纹来启动电视、调整温度、打开照明等，当然也可以为家庭成员分配不同的声纹权限，以便实现多人管理。
三、治安检查
声纹可以用来进行实时检查和预警，对于恐怖分子、罪犯、失踪人员的寻找和抓捕等方面有较大的帮助。
例如，在某些直播平台，对主播的声音进行声纹分析，可以判断是否存在不良状态，并及时预警。
四、医疗保健
声纹还可以用于医疗保健。
例如，可以采集病人的声纹，通过声纹识别技术，根据历史记录和声音分析来推断病人的身体状况，并根据具体情况给出相应恢复建议。
总之，声纹的应用远远不止以上几种。
这项技术可以应用于电商、智能教育、安防系统等多个领域。
虽然声纹技术有其局限性，但在相应应用场景下，声纹技术的优点和应用价值都具有不可替代性，随着技术的不断发展和进步，相信声纹技术会越来越成熟和应用广泛。
智能声纹识别技术的应用和优势
智能声纹识别技术的应用和优势随着科技的不断发展，智能声纹识别技术也逐渐成为人们研究的热点之一。
它利用语音中的声音信息进行身份识别，可以用在多个领域，具有较高的准确率和安全性。
本文将从应用和优势两个方面来探讨智能声纹识别技术。
一、智能声纹识别技术的应用1. 金融行业智能声纹识别技术在金融行业中的应用非常广泛。
通过分析用户的声音，可以进行身份识别、交易验证等操作，提高了银行等金融机构的安全性和便捷性。
2. 公安行业智能声纹识别技术在公安行业中也有广泛应用。
警方可以通过声纹识别技术，检测犯罪嫌疑人的声音特征，从而更好地掌握案情，提高破案率。
3. 语音助手智能声纹识别技术在语音助手中也有广泛应用，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa、百度的Duer等。
这些语音助手可以通过声音识别技术，识别用户的声音，实现语音控制、查询、提醒等功能。
4. 教育行业智能声纹识别技术在教育行业中的应用也日益普及。
通过声音识别技术，可以针对不同的语音特征，对学生进行语音评测和纠音辅导，提高学生的语音表达能力。
二、智能声纹识别技术的优势1. 准确性高智能声纹识别技术具有很高的准确性，可以实现对个人身份的快速识别。
与其他识别技术相比，智能声纹识别技术更加难以被模仿和冒用，可以有效地防止身份盗窃等恶意行为。
2. 安全性高智能声纹识别技术也具有较高的安全性，可以在用户不知情或者没有授权的情况下保护其个人信息。
在金融行业中，它可以有效地防止身份欺诈和交易风险等问题。
3. 便捷性高智能声纹识别技术也提高了用户的使用体验和便捷性。
在语音助手和车载语音系统等应用场景中，用户可以通过声音识别技术，实现便捷的语音控制和查询等操作，提高了用户的使用效率。
4. 普适性高智能声纹识别技术在不同语言和方言的识别能力上逐渐得到了提高，具有很高的普适性。
这也使得它可以在多个领域中得到广泛应用，如金融、公安、教育等领域。
结语总体来说，智能声纹识别技术在多个领域中正在得到广泛应用，其准确性、安全性、便捷性和普适性等优势也得到了充分的发挥。
声纹识别技术的研究与应用
声纹识别技术的研究与应用声纹识别技术是一种通过分析和比对个体语音特征来进行身份认证的技术。
与传统的生物识别技术相比，如指纹识别、面部识别等，声纹识别具有不可伪造、易采集、易识别等优点，因此在实际应用中具备广泛的潜力。
本文将探讨声纹识别技术的研究现状及其在各个领域的应用。
声纹识别技术的研究主要涉及声音信号的获取、特征提取和模式匹配等方面。
首先，采集到的语音信号需要经过预处理，包括去除噪音、增强语音信号等步骤。
然后，提取声纹特征，常用的特征包括基频、共振峰频率以及声道长度等。
最后，通过特征匹配算法，对待识别语音信号与已知声纹模型进行对比，判断其身份。
在声纹识别技术的应用领域中，最为常见的是安全认证领域。
声纹识别技术可以用于替代或者辅助传统的密码、指纹、面部等认证方式。
例如，手机解锁、银行账户登录等场景中，通过录取用户的声纹样本并与事先建立的声纹模型进行对比，可以实现更加安全便捷的身份认证。
同时，在公共安全领域，声纹识别技术也得到了广泛应用。
通过对嫌疑人声音的分析和比对，可以为犯罪侦查提供有力的线索。
除了安全认证领域，声纹识别技术还可以在语音助手、智能家居、客户服务等领域起到重要作用。
例如，语音助手可以根据声纹识别判断用户的身份，提供个性化的服务。
智能家居系统可以通过识别家庭成员的声纹来自动调节家居设备，提供个性化的居住环境。
客户服务中心可以通过声纹技术对客户进行身份认证，提高服务的准确性和效率。
声纹识别技术也在医疗领域展示出巨大潜力。
通过对病人的声纹特征进行分析和比对，可以实现病历的自动归档和追踪。
此外，声纹识别技术还可以辅助疾病的早期筛查和预测。
例如，对患有某些疾病的患者语音进行监测，通过声纹特征的变化来判断疾病的恶化程度以及疗效。
尽管声纹识别技术具有广泛的应用前景，但也面临一些挑战和问题。
首先，声音受到多种因素的干扰，如环境噪音、语音疲劳等，这些因素都可能影响声纹特征的提取和匹配。
其次，不同语言、方言、口音之间存在差异，这对声纹识别技术的泛化能力提出了挑战。
声纹识别技术在个人身份验证中的应用
声纹识别技术在个人身份验证中的应用随着科技的不断进步，声纹识别技术作为一种新型的个人身份验证方式逐渐崭露头角。
声纹识别技术以个体的声音特征作为身份认证的依据，具有独特、难以伪造的特点。
本文将探讨声纹识别技术在个人身份验证中的应用，并分析其优势和潜在的挑战。
一、声纹识别技术的原理声纹识别技术是指通过分析和识别个人声音的特征来进行身份验证的一种技术。
每个人的声音都是独特的，由于个体的声带长度、喉咙结构、发音方式等个体差异，声音特征可以被用来识别和辨别个体。
声纹识别技术主要包括声音采集、特征提取和模式匹配三个步骤。
通过将个体的声音采集，并提取其中的特征参数，再将其与事先建立的声纹模型进行比对和匹配，从而确定个体的身份。
二、声纹识别技术在个人身份验证中的应用声纹识别技术在个人身份验证领域具有广泛的应用前景。
以下是一些典型的应用场景：1. 银行金融领域：声纹识别技术可以应用于银行客户身份验证。
通过让客户在开户或进行交易时录制声纹样本，建立客户的声纹模型，以便在后续的交易中进行声纹比对，确保交易的安全性和真实性。
2. 移动支付领域：随着移动支付的普及，安全性问题也愈发凸显。
声纹识别技术可以应用于移动支付的身份验证环节，通过录制使用者的声纹样本，并与注册时建立的声纹模型进行比对，确保支付的安全性和真实性。
3. 公共安全领域：声纹识别技术可以应用于公共安全领域的身份验证。
例如，在机场或车站安检时，通过让旅客配合进行声纹采集，可以在后续的安检过程中进行声纹识别，确保乘客的身份真实性。
4. 语音助手领域：声纹识别技术可以应用于语音助手的个人化识别。
通过识别不同用户的声纹特征，语音助手可以根据用户的声纹进行个性化回应和交互。
三、声纹识别技术的优势声纹识别技术相较于传统的身份验证方式具有明显的优势。
1. 独特性：每个人的声音特征都是独特的，难以伪造。
因此，采用声纹识别技术进行个人身份验证可以有效避免冒名顶替的情况。
2. 方便性：声纹识别技术无需额外的硬件设备，只需通过手机、电脑等普通设备即可进行声纹采集和识别，方便实用。
声纹识别技术应用
声纹识别技术应用目录一、本文目的 (3)二、生物识别大背景 (3)三、生物识别技术对比表 (3)四、声纹识别现状 (4)五、声纹识别的主要厂家 (4)六、主要应用场景/案例 (5)6.1汽车满意度调查声纹解决方案 (5)6.2社保类声纹解决方案 (5)6.3社区矫正声纹解决方案 (5)6.4门禁 (6)6.5金融密码多重认证 (6)6.6智能硬件的开启 (6)6.7司法鉴定 (6)6.8声纹识别的麦克定位 (7)一、本文目的声纹确认技术趋于成熟，需要有个基数的环境完成一定基数人群的验证。
本文收集了网上的一些成功的或宣传的案例，与大家共享，希望相关从业人员积极选择合适的市场机会，我们早日找到合适的突破口，将语音技术推向市场。
二、生物识别大背景若下图所示，声纹识别的目前的市场成熟度仅次于指纹和掌纹，所以我们要加油了。
所谓声纹，是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。
它非常适合远程身份确认，只需要一个麦克风或电话、手机就可以通过网路(通讯网络或互联网络)实现远程登录。
不过，声纹识别的缺点也十分明显，对环境的要求非常高，在嘈杂的环境、混合说话下声纹不易获取;人的声音也会随着年龄、身体状况、年龄、情绪等的影响而变化;不同的麦克风和信道对识别性能有影响等。
三、生物识别技术对比表四、声纹识别现状实验室基本成熟，需要寻找针对性的应用场景，进行有数据基数的验证。
五、声纹识别的主要厂家北京从事声纹相关的企业有北京正音天成、快商通、清华灵云、科达讯飞、厦门天聪、世邦、海康、大华、艾力特等公司。
六、主要应用场景/案例6.1汽车满意度调查声纹解决方案汽车满意度调查的呼叫中心，利用录音比对的方式实现重复人员的鉴别和预警。
6.2社保类声纹解决方案第六次全国人口普查统计，我国60岁以上的老年人口达到1.78亿，占总人口的13.26%，中国已进入老龄化社会，社会老龄化给养老保险带来了支付高峰期，部分地区面临基金运作紧张的问题，而同时，社保冒领现象却呈现上升趋势。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
!"#$% &%$’(")"*
文章编号 !!""#$%&%’ "#""( #"#$""’)$"#
+
!"#$%&’()*
杨 阳 ! 陈永明 " 厦门大学 机电工程系 ! 福建 厦门 !"#$$%# $摘
综述 & &
要 % 声 纹是 生 物 特征 的 一 种 ! 对 于 人 体 来 说 ! 声 纹 是 长 期 稳 定 的 特 征 信 号 ! 通 过 声 纹 鉴 别 技 术 可 以 区 声纹识别的原理
特征提取 特征提取是提取声音中能够反映个体信息的基
N
声纹识别的内涵
声纹识别广义上分为语音识别和说话人识别两
本特征 ! 这些基本特征必须能够准确 . 有效地区分不同 的发声个体 !且对于同一个体 ! 这些基本特征应具有稳 定性 ) 目前的声纹识别系统主要依靠较低层次的声学 特征进行识别 ) 这些声学特征主要有以下 几个方面 , -#’语音信息通过滤波器组输出 ! 以合适的速率对输出
# " !
!""# 年 第 $% 卷 第 ! 期
!"#$% &%$’(")"*+
’
结论
针对盲信号分离的原理和特点 ! 采用基于延时估 计的语音盲分离算法 ! 有效地实现了对卷积混迭语音 信号的盲分离 ! 并通过实验证明笔者所提方法不仅具 有更小的运算复杂度和更快的执行速度 ! 大大降低了 硬件的开销 ! 很大程度上增强了算法的实时性 ! 还大大 改善了盲分离的分离效果 ) 但在强烈噪声和反射的情 况下 ! 算法的性能将大大下降 ! 因此 ! 在这些情况下的 盲分离需要进一步改进 &
个体 " 介绍了声纹 # 声纹识别的概念和原理 $ 指出了声纹识别技术的应用范围和前景 " $ 关键词 % 声纹 $ 声纹识别 $ 说话人辨认 $ 说话人确认 $ 中图分类号 % *+,!#-.’ $ 文献标识码 % /
01234 564782923:8217 *43;71<1=> :76 58!? /@@<23:8217 &’() &*+,! -./( &0+,123+,
! 下转第 $% 页 "
!"#
模式匹配 声纹识别技术的关键在于对各种声学特征参数
进行处 理 %并 确 定 模 式 匹 配 方 法 %主 要 的 模 式 匹 配 方 法为 ) "’& 概率统计方法 ) 声音信息在短时内较为平稳 % 通过对稳态特征如基音 $ 声门增益 $ 低阶反射系数的统 计分析 % 可利用均值 $方差等统计量和概率密度函数进 行分类判决 ( 这种方法不用对特征参数在时域上进行 规整 % 适合与文本无关的声纹识别 ( "!& 动态时间规整方法 ) 说话人信息不仅有稳定因 素 " 发声器官的结构和发声习惯等 &%也有时变因素 " 语 速 $ 语 调 $ 重 音 和 韵 律 等 &% 将 识 别 模 板 与 参 考 模 板 进 行时间对比 % 按照某种距离测定得出两模板间的相似 程度 ( "" & 矢 量 量 化 方 法 ) 把 每 个 人 的 特 定 文 本 编 成 码 本 % 识别时将测试文本按此码本进行编码 % 以量化产生 的失真度作为判决标准 % 具有识别精度高 $ 判断速度快 的特点 ( "#& 隐马尔可夫模型方法 ) 隐马尔可夫模型是基于 转移概率和传输概率的随机模型 % 它把语音看成由可 观察到的符号序列组成的随机过程 % 符号序列则是发 声系统状态序列的输出 ( 识别时 % 为每个发音个体建立
种 O#P) 语音识别是根据说话人的发音辨认其 所说的语 音 . 音节 . 单词或单句 ! 这就要排除不同说话人的 个人 特色 !找出代表各个语音单位的共性特征 ) 说话人识别 是根据语音来辨认说话人 ! 而并不考虑声音的内容和 意义 !这就需要分离出每个个体的特性 ) 目前 ! 普遍意
!""# 年 第 $% 卷 第 ! 期
"456*7825+8 09 :5;<*+3;*= *+> /=5;873;*= /+,3+5573+, ! ?3*25+ @+3A57B38C ! ?3*25+ DEF3*+ !"#$$% ! -<3+* # $/A?8B:38 % G03;5673+8 H<3;< 3B * B85*>C B3,+*= 907 5A57C 657B0+ 3+ =0+, 8325 3B 0+5 I3+> 09 J30=0,3; ;<*7*;8573B83;BK
参考文献
语音技术
+S, !>8>*)TZ(>W ) ! !>R\=*9 = (6 *ND:J EJNHLF EFG@4 H@I:JA JK LJAMJ;NI:MF O:PINHF +1,6 >=== 8H@A6 JA WGFFLQ @AD *ND:J "HJLFEE:AB !.00# !$$ ’’$(S3%4S%26 +’, !ZX*8* )! >Y=(* W! ]>=\= *6 *A @GGHJ@LQ IJ U;:AD EJNHLF EFG@H@I:JA U@EFD JA IFOGJH@; EIHNLINHF JK EGFFLQ E:BA@;E+1,6 )FNHJLJOGNI:AB !.00$ !S$ ’$4S$($4.S6 +&, 殷 斌 ! 何 培 宇 !WT!!=) " R <6 一 种 有 效 的 语 音 盲 信
$C4> D1B6? % A03;5673+8 & A03;5 3>5+8393;*830+& B65*I57 3>5+8393;*830+ & B65*I57 A57393;*830+
#
引言
声 纹 "A03;5673+8 ’ 是 指 通 过 专 用 的 电 声 转 换 仪 器
义上声纹识别的概念是指说话人识别 ) 说话人识别包括说话人辨认-B65*I57 3>5+8393;*830+’ 和说话人确认 -B65*I57 A57393;*830+’ 两个方面 ) 说话人 辨认是一对多的分析过程 ! 即判断出某段语音是若干 人中哪一个所说 ! 主要应用于刑侦破 案 . 罪犯跟踪 . 国 防监听 . 个性化应用等 ) 说话人确认是一对一的确定过 程 !即确认某段语音是否属于指定的某人 ! 主要应用于 证券交易 . 银行交易 .个人计算机声控锁 . 汽车声控锁 . 身份证 . 信用卡等 ) 识别的核心是预先录入声音样本 ! 并提取每个样本独一无二的特征 ! 建立特征数据库 ! 使 用时将待检声音与数据库中的特征进行匹配 ! 通过分 析计算 ! 实现说话人识别 ONP)
" 声谱仪 ( 语图仪等 ’ 将声波特征绘制成的波谱图形 ! 它 是各种声学特征图谱的集合 ) *A03;5673+8 + 在辞典中的 注释为 ,* 用仪器描录的因人而异的声波纹 +) 声纹是人 体的一张 * 身份证 +!是长期稳定的特征信号 ) 声纹识别 -A03;5 3>5+8393;*830+ ’ 是把未知人语音材 料 - 检材 ’与已知人语音材料 -样本 ’ 分别通过电声转换 仪器绘成声纹图谱 ! 再根据图谱上的语音声学特征进 行比较和综合分析 !以得出两者是否同一的判断过程 ) 声纹识别有着十分广阔的应用前景 ! 在世界范围 内正广泛应用于金融 . 证券 . 社保 . 公安 . 军队及其他民 用安全认证等领域 ) 目前 !中国市场尚属启动阶段 ! 其 发展空间更为广阔 )
# " !
!"#$% &%$’(")"*+
进行抽样得到谱包络特征参数 !"!# 基于发声器官如声 门 $ 声道和鼻腔的生理结构提取的特征参数 % 如基音轮 廓 $ 共振峰频率带宽及其轨 迹等 !"" & 以线性预测导出 的特征参数 % 如线性预测系数 $ 自相关系数 $ 反射系数 等 !’# &模拟人耳对声音频率感知的特性而得到的听觉 特性参数 % 如 $%& 倒谱系数 $ 感知线性预测等 ( 随着对声纹识别应用范围的不断扩大 % 以及对系 统准确性要求的不断提高 % 只考虑较低层次的声学特 征并不能满足要求 % 这就需要同时考虑高层次的特征 信息 % 如语速 $ 语法 $ 韵律 $ 语种 $ 方言 $ 特性发音 $ 特性 词 $ 信道 "声音信号获取的渠道 &等 ( 对于这些高层次的 信息 % 最关键的问题是选择 % 同时要针对具体情况来决 定 ( 例如 %对于信道这一特征来说 %在刑侦破案方面 %就 希望不采用 % 即希望信道对识别不产生影响 % 从而使得 录音等间接手段获得的声音能够成为帮助破案的证 据 ! 而在银行交易中 % 就希望采用 % 也就是希望信道对 识别产生影响 % 这样才能剔除录音等恶意行为带来的 危害 ( 因此 %在声纹识别过程中 %必须根据实际情况 %安 排不同特征参量的组合 % 以提高实际系统的性能 % 当各 组合参量间相关性不大时 % 会得到更好的识别效果 ( 发声模型 % 通过训练得到状态转移概率矩阵和符号输 出概率矩阵 ( 识别时计算未知语音在状态转移过程中 的最大概率 % 根据最大概率对应的模型进行判决 ( 这种 方法不需要时间规整 % 可节约判决时的计算时间和存 储量 %目前已被广泛应用 !缺点是训练时计算量较大 ( "( &人工神经网络方法 ) 人工神经网络在某种程度 上模拟了生物的感知特性 % 是一种分布式并行处理结 构的网络模型 % 具有自组织和自学习能力 $ 很强的复杂 分类边界区分能力以及对不完全信息的鲁棒性 % 其性 能近似理想的分类器 ! 缺点是训练时间长 % 动态时间规 整能力弱 % 网络规模随说话人数目增加时可能大到难 以训练的程度 (