声纹识别原理、技术及应用

2019年中国声纹识别产业发展现状与应用领域及场景

目 录 1.声纹识别发展背景和环境分析 (1) 1.1.移动万物互联，生物特征识别迅速抢占市场 (1) 1.2.人脸指纹漏洞频发，个人隐私泄露风险加剧 (2) 1.3.系列政策法规出台，国家加快AI产业引导 (3) 1.4.生物识别从生理特征走向行为特征 (4) 1.5.语音交互从千人一面向个性化进阶 (5) 2.声纹识别技术发展现状 (6) 2.1.声纹是一种特殊的行为特征 (6) 2.2.声纹识别技术的分类逻辑 (7) 2.3.声纹识别技术进入商用 (9) 2.4.行业专利申请量激增 (11) 3.声纹识别产业发展现状 (13) 3.1.市场规模：想象空间巨大，规模将超千亿 (13) 3.2.竞争格局：赛道选手增加，专业厂商领跑 (13) 3.3.市场份额：外企入华分羹，中企绝对占优 (13) 3.4.技术来源：技术门槛高企，来源高度集中 (14) 3.5.资本现状：融资进度提速，行业风口可期 (15) 3.6.公司案例：得意音通 (16) 4.主要应用领域及场景 (17) 4.1.国家公共安全 (17) 4.2.泛金融 (18) 4.3.社会保险 (18) 4.4.智能安防及个性化语音交互 (19) 4.5.典型应用案例：金融领域 (19) 4.5.1.中国建设银行 (19) 4.5.2.贵阳银行 (24) 4.5.3.西安银行 (25) 4.5.4.浦东发展银行 (25)

5.标准化建设 (27) 5.1.技术基础标准化 (27) 5.2.金融应用标准化 (29) 5.3.正在进行的标准化 (30) 6.技术挑战与发展趋势 (32) 6.1.技术挑战 (32) 6.2.发展趋势 (35)

声纹鉴定技术基本知识介绍

声纹鉴定技术基本知识介绍 作者：金恬文章来源：本站原创点击数：5 更新时间：2010-11-1 声纹鉴定技术基本知识介绍 科技的进步不断推动着刑侦技术的发展，声纹鉴定是目前发展较为迅速的一个领域，涉及语音、语言、生理、心理、信号处理、统计等多个学科。在生物认证领域，唯有机器自动声纹鉴定的性能在某些条件下与人类相当，甚至超过人类。为使大家对声纹鉴定有所了解，现将相关的概念、应用、发展及现状等作简单介绍。 一、声纹鉴定的概念 （一）声纹鉴定的定义 声纹鉴定，也称为说话人识别，是一项根据语音中反映说话人发音和言语的特征，识别说话人身份的技术。语音中既包含说话人先天的发音差异，又包含后天的言语习惯。声纹鉴定的核心是通过预先录入的语音样本，提取这些独一无二的特征并保存在数据库中，应用时将检材的特征与数据库中的进行匹配，从而确定说话人的身份。 （二）声纹鉴定的特点 与其他生物认证如指纹、掌纹、虹膜等一样，声纹也有不会遗失、无须记忆和使用方便等特点。首先，以声音作为识别特征，因其非接触性和自然性，用户容易接受，也易于采集。其次，所用的设备成本不高。对输入设备如麦克风等没有特别要求；特征提取、模型匹配只需普通计算机即可完成。再次，对于远程应用和移动互联环境的身份验证，声音恐怕是最方便快捷的生物特征。 （三）声纹鉴定的分类 声纹鉴定任务根据鉴定方式的不同，可以分为三类：说话人辨认，是指从给定样本集中把检材所属的说话人区分出来；说话人确认，是针对单个用户的样本，判断检材是否属于所声称的用户；说话人探测跟踪，是指对一段包含多个说话人的语音，正确标注和提取特定说话人的语音。 对说话人辨认可进一步分为闭集辨认和开集辨认两种：闭集辨认，是指所测试的说话人肯定是在数据库中出现过的；开集辨认，指的是所测试的说话人还有可能是数据库中没有出现过的，难度大于闭集辨认。 此外，声纹鉴定任务从对语音的要求上可以分为与文本无关的和与文本有关的两种：与文本

(完整版)基于声纹的说话人特征识别毕业设计

JIU JIANG UNIVERSITY 毕业论文（设计） 题目基于声纹的说话人特征识别 英文题目 Speaker feature recognition based on the voiceprint 院系 专业 姓名 年级

指导教师 2013年6月

摘要 说话人识别是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语 音参数，而自动识别说话人身份的技术。它也常被人们称为声纹识别技术，是生物认证技术的一种，其基本思想就是运用某种匹配方法进行特征识别，从而确定说话人的身份。 目前已知的语音特征包括基音周期、语谱图、自相关系数、能量、平均幅度、过零率、共振峰、线谱对、线性预测系数（LPC）、线性预测倒谱（LPCC）、Mel频率倒谱（MFCC）等。 本文介绍了说话人识别的概念、原理及其识别实现的方法，指出了说话人识别技术的应用前景。通过在Matlab7.0平台上对语音的基音周期、线性预测倒谱和Mel频率倒谱等特征参数进行提取、分析、对比、识别实现一个简单的说话人识别系统，实验结果表明实验正确、有效。 关键字：说话人识别；特征参数；基音周期；线性预测倒谱；Mel频率倒谱

Speaker feature recognition based on the voiceprint Abstract Speaker recognition is the voice parameters in a speech waveform which reflects the speaker's physiological and behavioral characteristics, and automatic identification technology to speaker identity. It is also often referred to as the voiceprint recognition technology, a biometric authentication technology.The basic idea is to use a matching method for feature recognition, in order to determine the identity of the speaker. Currently known voice features include pitch, spectrogram, since the correlation coefficient, energy, average magnitude, the zero crossing rate,

声纹识别技术简介

声纹识别技术 声纹是指通过专用的电声转换仪器将声波特征绘制成的波谱图形，它是各种声学特征图谱的集合。声纹是人体的一张“身份证”,是长期稳定的特征信号。 声纹识别是把未知人语音材料与己知人语音材料分别通过电声转换仪器绘成声纹图谱，再根据图谱上的语音声学特征进行比较和综合分析，以得出两者是否同一的判断过程。声纹识别有着十分广阔的应用前景，在世界范围内正广泛应用于金融、证券、社保、公安、军队及其他民用安全认证等领域。目前，中国市场尚属启动阶段，其发展空间更为广阔。 声纹识别的内涵 声纹识别广义上分为语音识别和说话人识别两种。语音识别是根据说话人的发音辨认其所说的语音、音节、单词或单句，这就要排除不同说话人的个人特色，找出代表各个语音单位的共性特征。说话人识别是根据语音来辨认说话人，而并不考虑声音的内容和意义，这就需要分离出每个个体的特性。目前，普遍意义上声纹识别的概念是指说话人识别。 说话人识别包括说话人辨认和说话人确认两个方面。说话人辨认是一对多的分析过程，即判断出某段语音是若干人中哪一个所说，主要应用于刑侦破案、罪犯跟踪、国防监听、个性化应用等。说话人确认是一对一的确定过程，即确认某段语音是否属于指定的某人，主要应用于证券交易、银行交易、个人计算机声控锁、汽车声控锁、身份证、信用卡等。识别的核心是预先录入声音样本，并提取每个样本独一无二的特征，建立特征数据库，使用时将待检声音与数据库中的特征进行匹配，通过分析计算来实现说话人识别。 3声纹识别的原理 3.1特征提取 特征提取是提取声音中能够反映个体信息的基本特征，这些基本特征必须能够准确、有效地区分不同的发声个体，且对于同一个体，这些基本特征应具有稳定性。目前的声纹识别系统主要依靠较低层次的声学特征进行识别。这些声学特征主要有以下几个方面： (1) 语音信息通过滤波器组输出，以合适的速率对输出进行抽样得到谱包络特征参数;（2)基于发声器官如声门、声道和鼻腔的生理结构提取的特征参数,如基音轮廓、共振峰频率带宽及其轨迹等以线性预测导出的特征参数,如线性预测系数、自相关系数、反射系数等;（4)模拟人耳对声音频率感知的特性而得到的听觉特性参数，如Mel倒谱系数、感知线性预测等。 随着对声纹识别应用范围的不断扩大，以及对系统准确性要求的不断提高，只考虑较低层次的声学特征并不能满足要求，这就需要同时考虑高层次的特征信息，如语速、语法、韵律、语种、方言、特性发音、特性词、信道（声音信号获取的渠道）等。对于这些高层次的信息，最关键的问题是选择，同时要针对具体情况来决定。例如对于信道这一特征来说，在刑侦破案方面，就希望不采用，即希望信道对识别不产生影响，从而使得录音等间接手段获得的声音能够成为帮助破案的证据；而在银行交易中，就希望采用，也就是希望信道对识别产生影响，这样才能剔除录音等恶意行为带来的危害。因此，在声纹识别过程中，必须根据实际情况，安排不同特征参量的组合，以提高实际系统的性能，当各组合参量间相关性不大时，会得到更好的识别效果。 3.2模式匹配

声纹识别技术在智能建筑中的应用_石国飞

LOW CARBON WORLD2017/1声纹识别技术在智能建筑中的应用 石国飞（广州市设计院，广东广州510620） 【摘要】自20世纪90年代初我国引入智能建筑概念，经过近30年的发展，我国在智能建筑领域已经处于国际领先水平，各种先进的自控技术、信息技术、计算机控制技术已成功的运用在智能建筑中。智能建筑的基本要素之一是判断，因此准确的判断建筑内人员的身份是智能建筑的基本要求。生物识别技术因其安全性、保密性、方便性的特点，已被广泛的应用于智能建筑身份识别。声纹识别技术作为生物识别技术的重要分支，已被应用于国防、军事、金融等领域，但在智能建筑领域仍极少应用。为了使智能建筑具备更丰富的判断手段，更进一步提高建筑对身份识别的准确性、灵活性，拓展智能建筑新功能，本文将初步探讨如何将声纹识别技术应用到智能建筑中，以期为智能建筑中生物识别技术的应用提供新的思路。 【关键词】声纹识别；智能建筑；智能化系统 【中图分类号】TB52【文献标识码】A【文章编号】2095-2066（2017）02-0162-02 1前言 随着我国城镇化的快速发展，我国建筑业产值持续增长，屡创新高，同时也带动了智能建筑的高速发展。智能建筑满足了人类对建筑舒适性、安全性、便利性和节能性的要求，使建筑不再是一堆冷冰冰的钢筋混凝土，而是具有感知、传输、记忆、推理、判断和决策的综合智慧能力，形成以人、建筑、环境互为协调的整合体，为人们提供安全、高效、便利及可持续发展功能环境的建筑[1]。 判断、感知是智能建筑的基本要素，是实现安全性、便利性的基本途径。智能建筑中身份识别主要采用智能卡、生物识别两种方式，智能卡因其价格便宜、符合人们使用习惯等特点仍被大面积的使用，但卡片一旦遗失或者被盗，就很容易被他人冒用，产生安全隐患。而生物识别技术具有极高防伪性、唯一性、不易复制和伪造、随身“携带”随身可用等优点，将在智能建筑中大规模的应用并最终取代传统身份识别技术。 声纹识别技术作为主要的生物识别技术之一，因其显著的特点及优势，已被应用于国防、军事、金融等领域，但在智能建筑领域仍极少应用。为了使智能建筑具备更丰富的判断手段，更进一步提高建筑对身份识别的准确性、灵活性，拓展智能建筑新功能，本文将初步探讨声纹识别技术在智能建筑中的应用，以期为智能建筑中生物识别技术的应用提供新的思路。2声纹识别技术的概述 2.1声纹识别技术基本概念 声纹是指用电声学仪器显示的携带语音信息的声波频谱，包含了说话人生理、心理以及行为特征的语音参数[2~3]。人类说话或发声是通过语言中枢和发声器官相结合的生物、物理的复杂过程，人们在说话时会用到舌头、喉头、鼻腔、肺等发声器官，发声器官和声道个体间的差异性很大，这些为先天性的差异。个体的发音习惯、身体健康状况也存在很大差异，这些为后天性差异。说话人之间先天性和后天性的差异导致了每个人的声波频谱的唯一性，利用这一特性，我们就能判别不同人的声音或判断是否是同一人的声音。 声纹识别技术就是基于这些信息来搜索人类身份的一种生物识别技术。 根据实际应用范畴，可分为以下两类[4~5]： （1）声纹辨认：给定一个目标说话人集合，包含所有用户的语音特征序列，将待测语音从说话人集合的用户中辨认出来，从而鉴别出说话人，是一个“多选一”的选择问题。 （2）声纹确认：声纹确定是一个“一对一”的过程，即通过待测试的语音来鉴别确定是否来自其所声明的目标说话人。 根据实际应用场景，包括以下两类[5]： （1）说话人检测：即检测目标说话人是否在某段语音中出现。 （2）说话人追踪：即以时间为索引，实时检测每段语音所对应的说话人。 2.2声纹识别的基本原理及系统结构 声纹识别的基本原理是通过计算机的理解能力提取说话人语音信号所携带的个性特征，根据一定准则与数据库中的训练模型进行匹配、鉴别或确认出说话人的身份[4]。 声纹识别主要包括说话人模型训练、测试语音识别两个阶段，整个过程由特征提取、模型训练、模型库建立、打分判决等组成，声纹识别系统框图如图1所示。 2.3声纹识别技术的特点 声纹识别与其他生物特征相比，具有一些特殊的优势[2~5]：（1）声纹提取简单、便捷，可在无声无息中完成，使用者接受度高； （2）成本低廉，只需麦克风、声卡等设备即可进行声音信号的采集，无需像指纹、人脸、虹膜等识别技术需要昂贵的传感器或扫描设备； （3）适合远程身份确认，只需通过手机、PAD或麦克风等就可以通过网络实现远程身份识别； （4）相较于其他生物识别技术，声纹识别算法复杂度低； （5）与语音识别技术相结合，可使声纹口令动态变化，能有效的防止复制和剽窃，大幅提高系统安全性。同时，提供一种人机交互模式，并可构建具有声纹识别功能的分权限语音控制系统。 3声纹识别技术在智能建筑中的应用声纹识别作为一种重要的、具有广阔发展、应用前景及优势明显的生物识别技术，可极大的提高智能建筑的感知、判断、决策能力，应更广泛的、更大规模的应用于智能建筑中。以下将结合智能建筑各智能化子系统及声纹识别的特点，探讨声纹识别技术在智能建筑中的具体应用。 3.1在出入口控制系统中的应用 出入口控制系统应能根据建筑物的使用性能和安全防范 图１声纹识别系统框图 建筑节能 162 DOI:10.16844/https://www.wendangku.net/doc/583675707.html,10-1007/tk.2017.02.101

声纹识别技术在智能建筑中的应用

声纹识别技术在智能建筑中的应用 1前言 随着我国城镇化的快速发展，我国建筑业产值持续增长，屡创新高，同时也带动了智能建筑的高速发展。智能建筑满足了人类对建筑舒适性、安全性、便利性和节能性的要求，使建筑不再是一堆冷冰冰的钢筋混凝土，而是具有感知、传输、记忆、推理、判断和决策的综合智慧能力，形成以人、建筑、环境互为协调的整合体，为人们提供安全、高效、便利及可持续发展功能环境的建筑[1]。判断、感知是智能建筑的基本要素，是实现安全性、便利性的基本途径。智能建筑中身份识别主要采用智能卡、生物识别两种方式，智能卡因其价格便宜、符合人们使用习惯等特点仍被大面积的使用，但卡片一旦遗失或者被盗，就很容易被他人冒用，产生安全隐患。而生物识别技术具有极高防伪性、唯一性、不易复制和伪造、随身“携带”随身可用等优点，将在智能建筑中大规模的应用并最终取代传统身份识别技术。声纹识别技术作为主要的生物识别技术之一，因其显著的特点及优势，已被应用于国防、军事、金融等领域，但在智能建筑领域仍极少应用。为了使智能建筑具备更丰富的判断手段，更进一步提高建筑对身份识别的准确性、灵活性，拓展智能建筑新功能，本文将初步探讨声纹识别技术在智能建筑中的应用，以期为智能建筑中生物识别技术的应用提供新的思路。

2声纹识别技术的概述 2.1声纹识别技术基本概念 声纹是指用电声学仪器显示的携带语音信息的声波频谱，包含了说话人生理、心理以及行为特征的语音参数[2~3]。人类说话或发声是通过语言中枢和发声器官相结合的生物、物理的复杂过程，人们在说话时会用到舌头、喉头、鼻腔、肺等发声器官，发声器官和声道个体间的差异性很大，这些为先天性的差异。个体的发音习惯、身体健康状况也存在很大差异，这些为后天性差异。说话人之间先天性和后天性的差异导致了每个人的声波频谱的唯一性，利用这一特性，我们就能判别不同人的声音或判断是否是同一人的声音。声纹识别技术就是基于这些信息来搜索人类身份的一种生物识别技术。根据实际应用范畴，可分为以下两类[4~5]：（1）声纹辨认：给定一个目标说话人集合，包含所有用户的语音特征序列，将待测语音从说话人集合的用户中辨认出来，从而鉴别出说话人，是一个“多选一”的选择问题。（2）声纹确认：声纹确定是一个“一对一”的过程，即通过待测试的语音来鉴别确定是否来自其所声明的目标说话人。根据实际应用场景，包括以下两类[5]：（1）说话人检测：即检测目标说话人是否在某段语音中出现。（2）说话人追踪：即以时间为索引，实时检测每段语音所对应的说话人。 2.2声纹识别的基本原理及系统结构

声纹自动识别技术与声纹库建设应用_李敬阳

一、前言 声纹特征是人体重要生物特征之一，具有较强的稳定性和个体特殊性。 语音作为证据用于司法鉴定方面，我国在１９８８年由中国刑事警察学院文检系率先成立了全国第一个声纹鉴定实验室，引进了美国ＫＡＹ公司生产的７８００型声谱仪。１９８９年，公安部物证鉴定中心（时为公安部第二研究所）成立了以案件鉴定为目的的声纹鉴定实验室，并引进新一代ＫＡＹ－５５００声谱仪，推动了声纹技术在办案实践中的应用。我国司法声纹鉴定技术经过２０年的发展，以公安部物证鉴定中心、最高人民检察院检察信息技术中心、广东省公安厅、司法部司法鉴定中心等为代表的司法鉴定技术水平已经取得长足进步。 近年来在声纹自动识别领域，我国也涌现出国际一流研发团队，已经具备开展国际前沿技术研究、引领声纹信息在公安领域实现大范围使用的实力。 二、声纹自动识别技术 （一）声纹技术发展及现状 （二）声纹自动识别技术 ２０世纪４０年代初，美国贝尔实验室发明了声谱仪，并且首先开始了声纹鉴定技术研究工作，并于６０～７０年代取得重要进展，取得９９．６５％的正确率。此后声纹鉴定逐渐成为案件侦查的一个重要技术。 目前声纹鉴定技术分为专家鉴定和自动识别两大领域。专家鉴定方面，主要采用语音学分析方法，应用语音学及统计分析技术，通过语音工作站测量、分析说话人的语音声学特征（如声源特征、发音时的声道形状特征、发音时的口腔及双唇特征以及语音信号时变频谱特征等），然后采用统计判别方法对说话人语音是否同一作出判定。语音学分析法是目前国内外司法领域说话人普遍采用的方法，我国开展声纹鉴定的机构绝大多数均采用此方法。 声纹自动识别也称语音信号处理法，其基本原理 声纹自动识别技术与声纹库建设应用 李敬阳胡国平王莉 １．公安部物证鉴定中心２．智能语音技术公安部重点实验室 ３．安徽省语音信息安全重点实验室 １２ ２３ １２ 摘要：关键词：本文首先简述声纹自动识别技术，接下来围绕声纹库建设应用的核心需求和技术要点，对声纹库建设所涉及的声纹 采集标准及专业设备研发、两级联动声纹库管理系统、高性能声纹检索引擎研发以及声纹采集入库等四项重要工作进行思考和分析，阐述了近两年来各项工作所取得的进展，并对声纹库建设进行展望。声纹 自动识别　检索　数据库

谈声纹识别技术

新疆警官高等专科学校学报 ２ＱＱ§生２旦』竺罂生垡兰尘ｉ竺§呈：！：：丝ｉ：：２：垒型：坚些互：型§ ｏ学习与交流 谈声纹识别技术 熊新荣 （新疆机电职业技术学院科研处，新疆鸟鲁木齐８３００１１） 【摘要】声纹识别技术的核心是通过预先录入说话人的声纹样本，提取说话人独一无二的语音特征并保存在数据库中，应用时将待验证的声纹与数据库中的特征进行匹配，从而确定说话人的身份。声纹识别具有不会遗失和忘记、不需记忆、使用方便、接受程度高等优点，由于声纹的稳定性是相对的，由此引起对声纹证据科学性的争议。目前，声纹证据在刑侦工作中有一定参考价值。 【关键词】声纹识别；特征参数；模式匹配；指纹识别；掌形识别 【中国分类号】Ｄ９１８．９１【文献标识码】Ａ【文章编号】１６７２—１１９５（２００５）００５９一（０３） 声纹（Ｖｏｉｃｅｐｒｉｎｔ）就是借助声谱仪绘出的声纹图像。我们知道，声纹是由口、喉、声道等器官运动产生的。其中，声道形状是最重要的生理因素，而韵律、口音、发声速度等构成后天行为因素。通过对声纹的研究表明：年龄、语言习惯、发音器官等的差异都会导致人的声纹各不相同，且声纹从十几岁到五十多岁基本不变。据此，构成声纹识别的基础，即可以通过分析声纹的唯一性作为识别身份的一种手段。声纹识别，是一项根据语音波形中反映说话人生理、心理和行为特征的语音参数，自动识别说话人身份的技术。声纹识别技术的核心是通过预先录入说话人的声纹样本，提取说话人独一无二的语音特征并保存在数据库中，应用时将待验证的声纹与数据库中的特征进行匹配，从而确定说话人的身份。 一、声纹识别技术的基本原理 声纹识别技术的基本原理是通过分析人的发声和听觉，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。识别系统的典型结构图见下图。严格地讲，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，后者则确认某段语音是否是指定的某个人所说的。其中说话人辨认主要用于刑侦破案、跟踪犯罪嫌疑人、国防监听、个性化应用等。丽说话人确认则主要用于证券交易、银行交易、公安取证、个人电脑声控锁、汽车声控锁、身份证、信用卡等。因为身体在讲话时使用的器官…舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态方面每个人的差异很大，所以任何两个人的声纹图谱都有差异。因此模仿他人的声纹，虽然一般的人耳听起来可能极其相似，但如果采用声纹识别技术进行识别，就能显示出巨大的差异，因此，无论是多么高明的、相似的声纹模仿都可以辨别。这有点像人体的指纹，具有惟一性。 网识别 ｌ兰竺ｒ＋结果 识别系统的典型结构图 声纹识别系统主要包括两部分，即特征检测和模式匹配。特征检测的任务是选取唯一表现说话人身份的有效且稳定可靠特征，模式匹配的任务是对训练和识别时的特征模式做相似性匹配。 （一）声纹特征提取 声纹特征提取即提取声纹信号中表征人的基本特征，该特征能有效地区分不同的说话人，且对同一说话人的变化保持相对稳定。考虑到特征的可量化性、训练样本的数量和声纹识别系统性能的评价问题。目前主要对较低层次的声学特征进行识别。说话人特征大体归为以下几类：１，基音轮廓、共振峰频率带宽及其轨迹。基于发声器官生理结构提取的特征参数。 ２．谱包络参数。声纹通过滤波器组输出，并以合适的速率对输出抽样作为声纹识别特征。 ３．听觉特性参数。模拟人耳对声纹频率感知特性而提出的，如美倒谱系数、感知线性预测等。 ４．线性预测系数。线性预测与声道参数模型相符合，由它导出的各种参数，如反射系数、自相关系数、线性预 收稿日期：２００５—０３—１８ 作者简介：熊新荣（１９７３一），女，湖北黄梅人，新疆机电职业技术学院科研处讲师，大学本科，主要研究方向：物理教育及科研管理。 ５９　万方数据

声纹识别的关键技术及发展趋势

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/583675707.html, 声纹识别的关键技术及发展趋势 作者：张广兰 来源：《中国新技术新产品》2009年第08期 摘要：本文介绍了声纹识别技术的基本原理及其关键技术，通过对特征参数的提取及声纹识别技术中核心技术的阐述，并主要以两种常用的LLPC和MFCC特征参数的提取方式为基础，阐述了其关键技术的形成及其发展，并对声纹识别技术的发展趋势作了科学的预测。 关键词：声纹；生物识别；特征参数 0 引言 随着信息技术和网络通信的发展，信息安全成为全球最为热门的研究领域之一。身份鉴别是信息安全的重要组成部分，它涉及了我们生活的每个领域。基于传统密码识别的身份识别技术在实际信息网络应用中已经暴露出许多不足之处，而基于生物特征辨别的身份识别技术近年来日益成熟并在实际应用中展现出极大的优越性。声纹是指用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。由于每个人的发音器官不同，声纹也各不相同。通过提取声纹中的特征来识别身份技术正蓬勃的发展起来。 1声纹识别技术简介 声纹是指用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。声纹识别(Voiceprint Recognition，VpR)，即说话人识别(Speaker Recognition)是根据获取声音波形中反映说话人生理、心理和行为特征的特征参数来自动识别说话人身份的技术。它主要是通过对说话人语音信号的分析和提取，自动确定说话人是否在所登记的集合中，以及说话的人是谁的过程。它与语音识别的区别在于声纹识别并不在意语音信号中的语义内容，而是从语音信号中提取出个人特征，即包含在语音信号中的个性因素。声纹识别可以分为：声纹辨认（Voiceprint Identification）和声纹确认（Voiceprint Verification）。前者是从已知的一群人中识别出其中的某个人，需要使用n个模板，从中辨识出待识别的语音是n个人中的哪一个。后者是判断声纹是否是指定的某人，只需使用一个特定的模板与待识别语音进行匹配，进而做出“是”或“不是”的判决。

基于MATLAB的声纹识别系统软件的设计

基于MATLAB的声纹识别系统软件的设计 【摘要】本文基于MATLAB，利用语音模型匹配的方法设计并完成了一个与文本相关的声纹识别软件系统。系统预先由麦克风向计算机录入各个说话人的语音样本，经预处理、基音周期和MFCC参数提取、多重迭代训练后得到各说话人语音的隐马尔可夫（HMM）参考模型。实验时将输入的语音样本进行测试，根据被测试语音模型和参考模型的匹配度来进行识别。实验结果表明，本系统的识别率将随着训练次数的增多而提高，系统基本可达到高于85%的正确识别率和实时识别的要求。 【关键词】声纹识别；Matlab；MFCC参数；HMM模型 0 引言 声纹识别技术[1]为生物识别技术的一种，也称为说话人识别，分为说话人辨认和说话人确认[2]。目前，市场上已经出现了一些声纹识别的应用，比如在军事情报方面，用于电话领域的监听与追踪；在监狱管理中，用于亲情通话对象的管控；在司法取证方面，语音声纹分析识别用于司法鉴定，还有社保身份认证、电话语音声纹考勤甚至现在非常流行的声纹锁屏[3]等等。 每个人的说话声音由于音色的不同可以被区分开来，本文所涉及到的声纹识别系统软件的设计[4]便是提取了声纹中的特征参数，把它作为本系统声纹识别技术的依据。与此同时，声纹识别分为文本相关的（Text-Dependent）和文本无关的（Text-Independent）两种[4]。本识别系统为与文本相关[5]的声纹识别系统，要求用户按照规定的内容发音，建立好说话人的声纹模型，在后期进行语音识别时需要按规定的内容发音进而进行说话人身份的辨别。 1 声纹识别系统设计 本系统整体流程分为设计分为5步：预处理、提取特征参数（基音周期、倒谱系数等）、建立参考模型、带入测试模型、进行匹配。 （1）预处理：包括采样和量化（即A/D转换）、预加重处理、加窗、依据短时能量谱的语音端点检测等几个处理过程。 （2）提取特征参数：为了能够表征说话人语音中说话人特定器官结构或习惯行为，便需要提取特征参数，并且该特征参数对同一说话人应具有相对稳定性。 ①基音周期[6]：产生发音时声门的开启和闭合引起声带的周期性振动，形成周期性的脉冲串，用来描述这一串脉冲气流的周期称为基音周期。这种参数的提取主要是基于说话人发声器官，如声门、声道和鼻腔等的特殊结构而提取出说话人语音的短时谱特征（即基音频率谱及其轮廓）。

声纹识别介绍

声纹识别背景介绍 1 声纹识别技术 声纹是指语音中所蕴含的、能表征和标识说话人的语音特征，以及基于这些特征（参数）所建立的语音模型的总称，而声纹识别是根据待识别语音的声纹特征识别该段语音所对应的说话人的过程。随着科学技术的发展，人机交互应运而生，语音凭借简单易获取具有特定性和稳定性等特点，其中不仅包含了内容信息还包含了说话人的特征信息，成为人机交互的重要方式之一。声纹识别技术在军事、国防、政府、金融医疗、家用、银行和保密等领域都有很大的需求，很多学者和企业也一定程度上推动了声纹识别技术的发展，但是在现实生活中，声纹识别技术并没有被广泛应用，因为该技术还面临着一些难以攻克的问题。 声纹识别系统可以分为前端和后端两部分，前端主要包括数据准备（标注、增强等），为了保证系统的鲁棒性，需要准备多种多样的数据。后端主要包括网络模型的搭建、训练、测试等。 2 声纹识别技术面临的问题 目前，声纹识别主要面临的问题的有环境噪音、信道失配、语言失配、说话人自身、假冒闯入和短语音。具体问题如下图所示： 多说话人 语速跨语言 情绪 身体状况

3 解决办法 针对上述问题，一些学者提出了相应的解决办法： 环境噪音：例如频谱减法(Spectral Subtraction)用于解决固定环境噪音；RASTA滤波法用以消除信道缓慢变化的噪音；也有许多算法用以提高特征鲁棒性，如主成分分析法、线性判别法和异方差线性判别分析等。针对模型的噪音鲁棒性，其通常采用模型补偿算法来减少测试和训练之间的噪音失配程度。 信道失配：解决信道失配问题的方法也有很多，如传统GMM-UBM框架下的特征变换（feature transformation）、模型补偿（model compensation）、分数归一化（score normalization）；JFA/i-vector模型与区分性方法（如WCCN[43]，LDA，NAP，PLDA等）的结合；在基于神经网络的说话人识别系统中通过消除一些网络隐藏节点等。 假冒闯入：活体检测法。活体检测通俗地讲就是判断系统输入是预先处理得到的语音（如合成语音、转换语音、录音重放语音）还是真实的活体人声。 短语音：针对短语音目前还没有较好的解决办法。现有的优化方法有从语音中筛选更具有区分性的数据；融合不同声学特征获得更鲁棒的特征参数；结合语音识别的先验知识构建更精细的声纹模型；更合理准确的双边似然分计算方式等。 说话人自身：基于F-ratio准则的频带区分性特征算法和基于性能驱动的频带弯折算法，其强调说话人个性信息的同时弱化时变信息，提取了时变鲁棒的声纹特征。基于特征和模型联合优化的方法，将情感特征投影到中性特征空间，进而弱化情感信息的影响。针对跨语言声纹识别已经有了一些成果，如在声纹建模时采用多种语言的语音，训练一个多语言说话人模型，提高模型的语言鲁棒性；提取更加鲁棒的声纹特征，削弱语言信息的影响。

声纹识别技术在金融领域应用的探究

栏目编辑：梁丽雯 E-mail:liven_01@https://www.wendangku.net/doc/583675707.html, 2019年·第5期 47 声纹识别技术在金融领域应用的探究 ■ 中国人民银行福州中心支行　曾晓立 中国人民银行明溪县支行 陈志彬 作者简介：?曾晓立（1991-），女，福建漳州人，工程硕士，供职于中国人民银行福州中心支行，研究方向：金融科技创新应用与安 全监管； 陈志彬（1990-），男，福建明溪人，供职于中国人民银行明溪县支行，研究方向：网络信息安全与金融科技。收稿日期：?2019-02-19 “无处不账户，无处不密码”是对人们所处时代生动形象的概括，但密码遗忘或丢失、证明身份的物品被盗等意外又是难以避免的事情。生物识别技术利用生物个体某些生理特征的唯一性进行身份识别，相比传统的身份认证方式更加安全可靠。而声纹识别技术又以其易采集、成本低、使用方便等多重独特的优势，在生物识别领域受到了越来越多的关注，其研究与应用的价值也日益凸显。 一、声纹识别技术简介 （一）概念 声纹（Voiceprint ），是一种可用电声学仪器显示的 声波频谱，能唯一识别某人或某物的声音特征。声纹识别技术（Voiceprint Recognition），是通过提取语音信号中代表发声者身份的相关特征，进而识别出发声者身份的技术。 （二）原理 声纹识别技术主要包括两个环节：特征提取和模式匹配。 一是特征提取。获取一段用户的语音，对其进行语音端点检测、噪声和信道干扰消除等一系列操作 后，就能提取到其声纹特征。之后可以对声纹特征进行登记注册，建立该用户对应的声纹模型。 二是模式匹配。提取一段语音的声纹特征，然后 摘要： 近年来，随着互联网金融的飞速发展，生物识别技术正受到越来越多金融机构和金融科技公司的青睐，与指纹识别、人脸识别等其他生物识别技术相比，声纹识别具有语音采集更方便、识别成本更低廉、算法复杂度更低等优势。本文阐述了声纹识别在识别技术、信息安全、法律法规等方面所面临的挑战，提出了在金融领域加快声纹识别关键技术研发、拓展安全认证方式、完善相关法律法规等建议。 关键词： 声纹识别；金融领域；标准研究

基于DSP的声纹识别技术的研究

第30卷第4期 辽宁工业大学学报(自然科学版) V ol.30, No.4 2010年 8 月 Journal of Liaoning University of Technology(Natural Science Edition) Aug. 2010 收稿日期：2010-03-31 基金项目：辽宁省教育厅科研项目(2009A359) 作者简介：李波(1977-)，男，辽宁锦州人，讲师，硕士。 基于DSP 的声纹识别技术的研究 李 波 （辽宁工业大学 电子与信息工程学院，辽宁 锦州 121001） 摘 要：论述了声纹识别技术的基本原理，采用DSP 及其他可编程芯片设计出声纹识别系统的硬件部分，阐述了其结构及工作原理。基于隐马尔可夫模型为算法，以线性预测倒谱系数和Mel 频域倒谱系数为特征矢量进行了系统仿真。结果表明，在结合使用两种倒谱系数及差分时，系统具有较高的识别率。 关键词：声纹识别；语音信号；DSP ；模型 中图分类号：TN912 文献标识码：A 文章编号：1674-3261(2010)04-0218-04 Study on Technology of Voiceprint Recognition Based on DSP LI Bo （Electron & Information Engineering College, Liaoning University of Technology, Jinzhou 121001, China ） Key words: voiceprint recognition; speech signal; DSP; model Abstract: The fundamental principle on technology of voiceprint recognition was discussed. By using DSP and other programmable chips, the voiceprint recognition system together with hardwares was designed, also the structure and working principle of this system were stated. Hidden Markov model was taken as the modeling algorithm and two feature vectors as far as the Mel cepstrum coefficient and the linear prediction one were concorned, the system simulation was done. The result expatiated when the combination of two cepstral coefficients and their difference were used, the system was of high speech recognition rate. 声纹识别是通过语音区分并认证说话人身份的技术，包括说话人辨认和说话人确认两个层面[1]。其中，前者用以辨别某段语音是待测子集中哪一个人发出的；后者则用来证实某段语音是否为指定的某个说话人所发出的。 声纹识别集声学、信号处理及人工智能为一体，是生物识别的重要组成，其应用前景十分广阔。本文从研究和应用的角度出发，以TMS320VC5402芯片为硬件平台，采用线性预测倒谱系数和Mel 频域倒谱系数分别建立参考模板，使用隐马尔可夫模型进行声纹识别仿真。通过实验，分析了这两种特征参数对声纹识别率的影响。 1 声纹识别技术的原理 声纹识别技术主要涵盖了语音信号的预处理、特征值提取和识别，其组成如图1所示。 1.1 语音信号的预处理 第一阶段为语音信号的预处理，包括预加重、分帧和加窗。语音信号只有在预处理后才能进行特征值的提取，因此，预处理的效果直接影响着整个识别过程的计算复杂度。 在实际的语音通信系统中，经常存在许多种类的噪声干扰。为准确提取语音信号，应先用低通滤波器滤掉冲击噪声，再用高通滤波器抑制带通噪

声纹鉴定技术的意义

近年来，随着电信诈骗、绑架、敲诈勒索等案件数量呈现不断上升的趋势，声纹鉴定技术在公共安全领域的应用价值日益凸显，特别是在一些语言证据是唯一或有关证据的案件中，声纹鉴定技术发挥着不可替代的作用。 说话人的特征——声纹——有解剖关系；生理、心理影响年龄、性别；语言传递、检测——简介显示——错误率小于3%——具有相对稳定性 声纹因人而异,声纹鉴定技术适用于刑事侦查和司法鉴定领域,能起到提供线索和审判证据的作用。 第一，声纹鉴定可以为甄别案件性质，确定是否立案发挥作用。特别是谈话内容模糊不清，可以通过降噪技术，增强语音清晰度，进而辨识出与案件性质有关的关键性话语。 第二，声纹鉴定可以为案件侦查提供线索、方向和范围。声纹鉴定可以为绑架、敲诈、诈骗、诽谤等案件的侦查提供线索、方向和范围。当这些案件尚无犯罪嫌疑人时，可对案件中获取的作案录音进行言语人身和环境噪音分析，从而推断出未知作案人的方言地区、年龄、性别及作案地点等，为破案提供侦查线索、方向和范围。当这类案件中语音声样充分时，可以进行作案人全面的人身分析，当语音声样过少时，只能进行作案人部分的、一般人的人身分析。这方面的研究工作尚需深入，才能适应实际案件侦查的需要。 第三，声纹鉴定可为案件侦查、法庭审判提供证据。对语音录给人感觉就不真实，削弱了证明力。 声 纹鉴定技术适用于刑事侦查和司法鉴定领域,能起到提供线索和审判证据的作用。 (1)提供线索 在各种刑事案件中,只要能获取作案人的语声并能采取嫌疑人的语声,声纹鉴定就能发挥作用。一是通过对语声声纹的分析,判知作案人的性别、年龄和所在地区及作案现场等情况,为侦查提供线索。二是通过犯罪人语声与嫌疑人语声的比较鉴别,认定真正的罪犯。 (2)提供证据在审判实践中,声纹鉴定的作用有两点:一是提供犯罪的语声证据,证实犯罪。二是认定有关语声证据的真伪和价值。在许多刑事或民事案件中,经常涉及到有关录音语声的真伪问题,利用声纹鉴定技术,能很好地解决这个问题。 三、声纹识别技术应用前景展望 1996年3月17日全国人民代表大会八届四次会议通过的《关于修改〈中华人民共和国刑事诉讼法〉的决定》中规定,视听

声纹识别原理

声纹识别原理 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，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。 声纹识别属于生物识别技术的一种，是一项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技术。与语音识别不同的是，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;而语音识别的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。声纹识别系统主要包括两部分，即特征检测和模式匹配。特征检测的任务是选取唯一表现说话人身份的有效且稳定可靠的特征，模式匹配的任务是对训练和识别时的特征模式做相似性匹配。 1．特征提取 声纹识别系统中的特征检测即提取语音信号中表征人的基本特征，此特征应能有效地区分不同的说话人，且对同一说话人的变化保持相对稳定。考虑到特征的可量化性、训练样本的数量和系统性能的评价问题，目前的声纹识别系统主要依靠较低层次的声学特征进行识别。说话人特征大体可归为下述几类： 谱包络参数语音信息通过滤波器组输出，以合适的速率对滤波器输出抽样，并将它们作为声纹识别特征。 基音轮廓、共振峰频率带宽及其轨迹这类特征是基于发声器官如声门、声道和鼻腔的生理结构而提取的参数。 线性预测系数使用线性预测系数是语音信号处理中的一次飞跃，以线性预测导出的各种参数，如线性预测系数、自相关系数、反射系数、对数面积比、线性预测残差及其组合等参数，作为识别特征，可以得到较好的效果。主要原因是线性预测与声道参数模型是相符合的。 反映听觉特性的参数模拟人耳对声音频率感知的特性而提出了多种参数，如美倒谱系数、感知线性预测等。 此外，人们还通过对不同特征参量的组合来提高实际系统的性能，当各组合参量间相关性不大时，会有较好的效果，因为它们分别反映了语音信号的不同特征。 2．模式匹配 目前针对各种特征而提出的模式匹配方法的研究越来越深入。这些方法大体可归为下述几类：