基于言语过滤
长期以来人类一直依靠钥匙、证件、密码等传统物品和特定知识来达到验证自己身份的目的。随着社会信息化程度的提高这些传统身份认证方式的局限性和弊端也表现得越来越明显。由此传统的身份识别技术和方法显然已远远不能满足社会快速发展的需要。正是由于这种迫切的社会需求各种新的自动身份识别技术层出不穷。悄然兴起的生物认证技术可以从本质上解决传统身份识别技术上的不足正逐渐被认可。生物认证技术是指通过计算技术利用人类个体自身的生理或行为特征进行个体身份自动识别的一种新技术。这些个体特征包括指纹、声纹、虹膜、面孔等人体的生物特征以及签名的动作、行走的步态等行为特征统称为生物特征。近年来在生物识别技术领域中声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目使用声纹识别技术进行身份认证具有很高的精度可进一步增加系统安全性并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安全验证方式。声纹识别的界定及传统声纹识别存在的主要问题声纹识别的界定及特征说话人识别也称声纹识别就是根据人的声音特征识别出某段语音是谁说的。严格地讲声纹识别是根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数自动识别说话人身份的一门技术。声纹识别有两方面说话人辨认和说话人确认。前者要判断出某段语音是若干人中的哪一个所说的属于“多选一”的识别后者则确认某段语音是否是指定的某个人所说的属于“一对一”识别。通俗地讲声纹识别就是根据人的声音特征识别出某段语音是谁说的。传统的声纹识别原理是通过分析人的发声为每个人构造一个独一无二的数学模型由计算机对模型和实际输入的语音进行精确匹配根据匹配结果辨认出说话人是谁。但传统的声纹识别在具体的应用过程中还存在不少问题。传统声纹识别存在的主要问题关于传统声纹识别的方法在实际应用中存在以下问题缺乏个性化特征声纹识别利用的是语音信号中的说话人信息而不考虑语音中的字词意思它强调说话人的个性。而语音识别目的是识别出语音信号中的言语内容并不考虑说话人是谁它强调共性。由于目标不同语音识别所用的特征用于声纹识别肯定不是很贴切。难以提取动态变化的语音特征每个说话人语音的个体特征和他的心理与生理发音系统有关因此该语音的个体特征是动态变化的而这种变化在现有的特征中并未反映因此对同一说话人的变化无法保持相对稳定。实际上此问题对语音识别同样存在。计算机语音识别对中性语音的识别率而对带有情感的语音识别率则降到了到。基于言语过滤、情感补偿的活体声纹识别系统的设计任培花孙宏志山西大同大学大同中国矿业大学北京北京摘要提出一种新型声纹识别系统的设计方案。有别于传统声纹识别系统的是该识别系统的预处理部分使用言语过滤的方法特征提取过程采用情感补偿的办法。其中言语过滤以语音识别为技术支持可以剔除嘈杂背景限制冒名顶替排除语音赝本等等情感补偿以语音情感计算为理论基础能够很好地解决声音漂移、伪装模仿等问题。基于这两部分提取特征数据将更加准确有效。关键词声纹识别言语过滤活体声纹情感补偿中图分类号文献标识码文章编号收稿日期作者简介任培花女山西朔州人山西大同大学助教中国矿业大学北京计算机应用技术专业在读硕士研究生主要研究方向计算机教育、计算机监测与控制。
第卷第期重庆科技学院学报自然科学版年月
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