声纹识别关键问题

作者&投稿:保信 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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声纹识别的核心技术主要包括特征提取和模式匹配。特征提取是关键,目标是选取对说话人特性明显且稳定的声学或语言特征。声纹识别与语音识别不同,需要的是“个性化”特征,而非“共性”特征。涉及的特征多层面且复杂,包括生理声学特征(如频谱、倒频谱、鼻音等)、社会经济影响的语义和发音习惯,以及个人韵律、节奏等特性。常用的声纹特征有声学特征、词法特征、韵律特征等。


特征选择问题根据应用场景不同,如在刑侦中,希望弱化信道影响以辨认任何信道的说话人;而在银行交易中,信道信息则有助于识别伪造声音。理想的特征应区分性强、稳定、不易模仿,并能抗噪声。


模式识别方法包括模板匹配、最近邻法、神经网络、HMM、VQ聚类、多项式分类器等。每种方法都有其优缺点,适用于不同的任务需求。


声纹识别面临的挑战还包括短话音识别、声音模仿区分、多说话人识别、声音变化和信道噪音控制等。在确认说话人身份时,需平衡错误拒绝率和错误接受率,通过调整阈值满足不同安全性和易用性的需求。


声纹识别应用广泛,例如在信息领域,用于自动总机身份认证和呼叫中心个性化服务;在银行和证券,提升电话服务的安全性;在公安司法,用于案件调查和法庭旁证;在军队和国防,用于军事指令确认和战场监听;在保安和证件防伪,用于门禁系统和证件验证。




扩展资料

声纹识别,生物识别技术的一种。也称为说话人识别,有两类,即说话人辨认和说话人确认。不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术,如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术,而银行交易时则需要确认技术。




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