聲紋識(shí)別防偽技術(shù)的關(guān)鍵

聲紋識(shí)別防偽技術(shù)有兩個(gè)關(guān)鍵問題，一是特征提取，二是模式匹配，具體分別是：

1、特征提取：提取并選擇對說話人的聲紋具有可分性強(qiáng)、穩(wěn)定性高等特性的聲學(xué)或語言特征。這個(gè)與語音識(shí)別不同，聲紋識(shí)別的特征必須是“個(gè)性化”特征，而說話人識(shí)別的特征對說話人來講必須是“共性特征”，表征一個(gè)人特點(diǎn)的特征應(yīng)該是多層面的，包括：

（1）與人類的發(fā)音機(jī)制的解剖學(xué)結(jié)構(gòu)有關(guān)的聲學(xué)特征，如鼻音、帶深呼吸音、沙啞音、笑聲等；

（2）受社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況、受教育水平、出生地等影響的語義、修辭、發(fā)音、言語習(xí)慣等；

（3）個(gè)人特點(diǎn)或受父母影響的韻律、節(jié)奏、速度、語調(diào)、音量等特征。

根據(jù)不同的任務(wù)需求，聲紋識(shí)別防偽技術(shù)還面臨一個(gè)特征選擇或特征選用的問題，例如在刑偵應(yīng)用上，對“信道”信息希望弱化信道對說話人識(shí)別的影響，而在銀行交易上則希望信道對說話人識(shí)別有較大影響，從而可以剔除錄音、模仿等帶來的影響。

總之，聲紋識(shí)別防偽需要提取較好的特征，就應(yīng)該能夠有效區(qū)分不同的說話人，但又能在同一說話人語音發(fā)生變化時(shí)保持相對的穩(wěn)定，同時(shí)不易被他人模仿或能夠較好地解決被他人模仿問題；具有較好的抗噪性能，這樣才能實(shí)現(xiàn)聲紋識(shí)別防偽。

2、模式識(shí)別：模式識(shí)別有幾大類方法，分別是：

（1）模板匹配方法：利用動(dòng)態(tài)時(shí)間彎折(DTW)以對準(zhǔn)訓(xùn)練和測試特征序列，主要用于固定詞組的應(yīng)用(通常為文本相關(guān)任務(wù))；

（2）最近鄰方法：訓(xùn)練時(shí)保留所有特征矢量，識(shí)別時(shí)對每個(gè)矢量都找到訓(xùn)練矢量中最近的K個(gè)，據(jù)此進(jìn)行識(shí)別，通常模型存儲(chǔ)和相似計(jì)算的量都很大；

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：有很多種形式，如多層感知、徑向基函數(shù)等，可以顯式訓(xùn)練以區(qū)分說話人和其背景說話人；

（4）隱式馬爾可夫模型方法：通常使用單狀態(tài)的HMM，或高斯混合模型(GMM)，是比較流行的方法，且聲紋識(shí)別防偽效果比較好；

（5）VQ聚類方法：這種模式的聲紋識(shí)別防偽效果比較好，算法復(fù)雜度不高，和HMM方法配合起來更可以收到更好的效果；

（6）多項(xiàng)式分類器方法：有較高的精度，但模型存儲(chǔ)和計(jì)算量都比較大。

聲紋識(shí)別防偽技術(shù)需要解決的關(guān)鍵問題主要有以上兩個(gè)，但其實(shí)還有很多，諸如短話音問題，能否用很短的語音進(jìn)行模型訓(xùn)練等等，都需要技術(shù)的進(jìn)一步開發(fā)和完善。

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