基于聲紋信息的身份認(rèn)證模式與算法的研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信和電子交易的迅猛發(fā)展，信息安全已成為全球最為熱門(mén)的研究領(lǐng)域之一。傳統(tǒng)的以密碼方式進(jìn)行身份認(rèn)證的技術(shù)日益暴露出很多弊端。為確保信息安全，用人特有的生物特征作為認(rèn)證手段的技術(shù)逐漸發(fā)展起來(lái)，并形成了新的研究熱點(diǎn)。聲紋是每個(gè)人特有的特征，由于其唯一性，不可替代性，可以作為鑒別身份的一種重要手段，聲紋認(rèn)證技術(shù)也逐漸發(fā)展成生物鑒別領(lǐng)域的重要分支。聲紋認(rèn)證技術(shù)可用在電子商務(wù)、身份稽查、司法、公安、加密口令、家用電器等很多領(lǐng)域。

2、 聲紋是指用電聲學(xué)儀器顯示的攜帶言語(yǔ)信息的聲波頻譜。聲紋認(rèn)證(VoiceprintRecognition，VpR)，即說(shuō)話人認(rèn)證(SpeakerRecognition)是根據(jù)獲取聲音波形中反映說(shuō)話人生理、心理和行為特征的特征參數(shù)來(lái)自動(dòng)認(rèn)證說(shuō)話人身份的技術(shù)。聲紋認(rèn)證不是認(rèn)證語(yǔ)音信號(hào)的文字內(nèi)容，而是認(rèn)證發(fā)出語(yǔ)音信號(hào)的說(shuō)話人的身份。聲紋認(rèn)證技術(shù)是交叉運(yùn)用了心理學(xué)、生理學(xué)、數(shù)字信號(hào)處理、人工智能、模式識(shí)別等知識(shí)的綜合性研究課題。本文是基于

3、聲紋信息進(jìn)行的身份認(rèn)證，其目的在于推動(dòng)聲紋認(rèn)證技術(shù)走向?qū)嵱没?。本文在總結(jié)前人工作的基礎(chǔ)上，首先詳細(xì)介紹了聲紋認(rèn)證的基礎(chǔ)知識(shí)和基本原理，然后主要做了如下工作：根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)產(chǎn)生的離散時(shí)域模型，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行了預(yù)處理、端點(diǎn)檢測(cè)、提取聲紋特征-LPCC，MFCC；深入研究了隱馬爾可夫模型，包括馬爾可夫鏈的定義、隱馬爾可夫模型的含義及其算法、在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)隱馬爾可夫模型算法的改進(jìn)等；用MATLAB實(shí)現(xiàn)隱馬爾可夫模型，根據(jù)本論文建立的語(yǔ)音庫(kù)做了聲紋

4、辨認(rèn)實(shí)驗(yàn)，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。 總結(jié)認(rèn)為，本文建立的與文本有關(guān)的聲紋辨認(rèn)系統(tǒng)，在對(duì)6個(gè)人進(jìn)行訓(xùn)練的實(shí)驗(yàn)中系統(tǒng)的識(shí)別率達(dá)到了83％，系統(tǒng)識(shí)別速度較快，并且語(yǔ)音樣本容易采集，成本低廉。但是，本文的實(shí)驗(yàn)也存在著一些不足：該系統(tǒng)對(duì)運(yùn)算速度要求較高，訓(xùn)練模型的建立時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)。盡管如此，希望本文實(shí)驗(yàn)的結(jié)果能對(duì)同類(lèi)研究提供了新的參考。雖然聲紋認(rèn)證技術(shù)取得了迅猛的發(fā)展，聲紋認(rèn)證技術(shù)還不理想。主要問(wèn)題是究竟何種語(yǔ)音特征能唯一地?cái)y帶聲紋認(rèn)證的特