聲紋識(shí)別讓聲音辨人

1、近年來，在生物識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域中，聲紋識(shí)別技術(shù)以其獨(dú)特的方便性、經(jīng)濟(jì)性和準(zhǔn)確性等優(yōu)勢受到世人矚目，并日益成為人們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ髦兄匾移占暗陌踩?yàn)證方式。聲紋識(shí)別屬于生物識(shí)別技術(shù)的一種，是一項(xiàng)根據(jù)語音波形中反映說話人生理和行為特征的語音參數(shù)，自動(dòng)識(shí)別說話人身份的技術(shù)。與語音識(shí)別不同的是，聲紋識(shí)別利用的是語音信號(hào)中的說話人信息，而不考慮語音中的字詞意思，它強(qiáng)調(diào)說話人的個(gè)性而語音識(shí)別的目的是識(shí)別出語音信號(hào)中的言語內(nèi)容，并不考慮說話人是誰，它強(qiáng)調(diào)

2、共性。聲紋識(shí)別系統(tǒng)主要包括兩部分，即特征檢測和模式匹配。特征檢測的任務(wù)是選取唯一表現(xiàn)說話人身份的有效且穩(wěn)定可靠的特征，模式匹配的任務(wù)是對(duì)訓(xùn)練和識(shí)別時(shí)的特征模式做相似性匹配。1特征提取聲紋識(shí)別系統(tǒng)中的特征檢測即提取語音信號(hào)中表征人的基本特征，此特征應(yīng)能有效地區(qū)分不同的說話人，且對(duì)同一說話人的變化保持相對(duì)穩(wěn)定。考慮到特征的可量化性、訓(xùn)練樣本的數(shù)量和系統(tǒng)性能的評(píng)價(jià)問題，目前的聲紋識(shí)別系統(tǒng)主要依靠較低層次的聲學(xué)特征進(jìn)行識(shí)別。說話人特征大體可歸為

3、下述幾類：譜包絡(luò)參數(shù)語音信息通過濾波器組輸出，以合適的速率對(duì)濾波器輸出抽樣，并將它們作為聲紋識(shí)別特征。基音輪廓、共振峰頻率帶寬及其軌跡這類特征是基于發(fā)聲器官如聲門、聲道和鼻腔的生理結(jié)構(gòu)而提取的參數(shù)。線性預(yù)測系數(shù)使用線性預(yù)測系數(shù)是語音信號(hào)處理中的一次飛躍，以線性預(yù)測導(dǎo)出的各種參數(shù)，如線性預(yù)測系數(shù)、自相關(guān)系數(shù)、反射系數(shù)、對(duì)數(shù)面積比、線性預(yù)測殘差及其組合等參數(shù)，作為識(shí)別特征，可以得到較好的效果。主要原因是線性預(yù)測與聲道參數(shù)模型是相符合的。反映

4、聽覺特性的參數(shù)模擬人耳對(duì)聲音頻率感知的特性而提出了多種參數(shù)，如美倒譜系數(shù)、感知線性預(yù)測等。此外，人們還通過對(duì)不同特征參量的組合來提高實(shí)際系統(tǒng)的性能，當(dāng)各組合參量間相關(guān)性不大時(shí)，會(huì)有較好的效果，因?yàn)樗鼈兎謩e反映了語音信號(hào)的不同特征。2模式匹配目前針對(duì)各種特征而提出的模式匹配方法的研究越來越深入。這些方法大體可歸為下述幾類：概率統(tǒng)計(jì)方法語音中說話人信息在短時(shí)內(nèi)較為平穩(wěn)，通過對(duì)穩(wěn)態(tài)特征如基音、聲門增益、低階反射系數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析，可以利用均值、方

5、差等統(tǒng)計(jì)量和概率密度函數(shù)進(jìn)行分類判決。其優(yōu)點(diǎn)是不用對(duì)特征參量在時(shí)域上進(jìn)行規(guī)整，比較適合文本無關(guān)的說話人識(shí)別。聲紋識(shí)別應(yīng)用前景與其他生物識(shí)別技術(shù)，諸如指紋識(shí)別、掌形識(shí)別、虹膜識(shí)別等相比較，聲紋識(shí)別除具有不會(huì)遺失和忘記、不需記憶、使用方便等優(yōu)點(diǎn)外，還具有以下特性：用戶接受程度高，由于不涉及隱私問題，用戶無任何心理障礙。利用語音進(jìn)行身份識(shí)別可能是最自然和最經(jīng)濟(jì)的方法之一。聲音輸入設(shè)備造價(jià)低廉，甚至無費(fèi)用（電話），而其他生物識(shí)別技術(shù)的輸入設(shè)備往