声纹识别原理、技术及应用
声纹相关的政策
声纹相关的政策声纹识别技术作为一种生物识别技术，凭借其便捷性、安全性以及准确性，在全球范围内得到了广泛的关注与认可。
近年来，我国政府对声纹识别技术给予了高度关注，并出台了一系列相关政策，以推动声纹识别技术的研究与应用。
一、声纹识别技术简介1.声纹识别技术的定义与发展历程声纹识别技术，又称说话人识别技术，是通过分析语音信号的特性，识别说话人身份的一种技术。
自20世纪50年代起，声纹识别技术开始兴起，历经了多次技术革新，现已广泛应用于金融、安防、智能家居等领域。
2.声纹识别技术的原理与应用领域声纹识别技术主要通过对语音信号的频谱、声道、韵律等特征进行分析，实现说话人身份的识别。
目前，声纹识别技术已成功应用于金融、安防、通信、教育等多个领域，为人们的生活带来了诸多便利。
二、声纹相关政策概述1.国家层面声纹识别技术政策支持近年来，我国政府高度重视声纹识别技术的发展。
在国家层面，政府出台了一系列政策，为声纹识别技术研究提供资金支持，并鼓励企业加大投入，推动产业创新。
2.行业标准与规范制定为指导声纹识别技术的发展，我国政府还积极推动行业标准的制定，以确保技术研究的规范进行。
此外，政府还鼓励企业参与国际标准制定，提升我国声纹识别技术在国际市场的竞争力。
3.国际合作与推广我国政府高度重视声纹识别技术的国际合作与推广。
通过参加国际会议、签订合作协议等方式，推动国内声纹识别技术走向世界，拓宽国际市场。
三、我国声纹识别技术现状与挑战1.技术研究与应用水平我国声纹识别技术在近年来取得了显著的成果，研究水平不断提高，应用领域不断拓展。
然而，与发达国家相比，我国在声纹识别技术的整体水平、关键技术和产业化方面仍有一定差距。
2.产业链发展状况我国声纹识别产业链已初步形成，包括技术研发、产品制造、应用服务等环节。
然而，产业链条尚不完善，部分环节存在短板，亟待加强。
3.国内外市场竞争格局在国内外市场，我国声纹识别企业面临着激烈的竞争。
声纹识别原理、技术及应用
GMM缺点：
主要内容
1 2 3 4 5 6 生物识别技术 声纹识别基本原理 文本相关声纹识别及应用 文本无关声纹识别及应用 文本提示声纹识别及应用 总结及展望
基于GMM的文本相关声纹识别
基于GMM的文本相关声纹识别
• 固定口令(0~9) • 采用Znorm得分归一化 • EER<3% • 技术已经成熟可商用。
高斯混合模型(GMM)
GMM本质上是一种多维概率密度函数 M 阶GMM的概率密度函数如下：
P( x | )
i 1
M
P ( x, i | )
i 1
M
ci P( x | i, )
Model
其中
c
i 1
M
i
1
p( x | )
M 阶GMM是用M个单高斯分布的线性组合来描述。
训练-测试环境 模型数 正例测试次数 负例测试次数
1conv4w-1conv4w
351
1595
1159
24945
9398
1conv4w-1convmic 351
声纹辨认
刑侦破案、嫌疑人追踪 情报过滤、反恐侦查、国防军事监听 呼叫中心、个性化应用，等等 金融证券交易、银行交易 司法鉴定、法庭证据 社区矫正 声纹门禁 智能手机、民用安全/娱乐/数码设备，等等
声纹确认
国内产业化进展
中科院声学所、清华大学、中国科技大学、厦 门大学等科研机构和高等院校已研制成功各具 特色的声纹识别系统。
虹膜识别
很低
约10%
视网膜识别 声纹识别
未知 较低
未知 较低
声纹识别技术的优势及其在语音识别领域的应用
声纹识别技术的优势及其在语音识别领域的应用声纹识别技术是一种通过分析和识别人的声音特征来辨别个体身份的技术。
与传统的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术相比，声纹识别具有独特的优势。
本文将探讨声纹识别技术的优势，并重点介绍其在语音识别领域的应用。
一、声纹识别技术的优势声纹识别技术的优势主要体现在以下几个方面：1. 隐私保护：相比其他生物特征识别技术，声纹识别技术无需直接接触身体，不会对被识别者造成任何身体伤害或者侵犯隐私。
个体的声音特征是通过语音信号分析得到的，避免了身体接触和图像采集对个体隐私的侵犯。
2. 不受环境影响：声纹识别技术对环境的适应性较强，不受噪声、回声等环境因素的干扰。
通过建立适应环境的声纹数据库和算法，能够有效识别出个体的声纹特征，提高识别准确率。
3. 高安全性：每个人的声音特征都是独一无二的，具有较高的辨识度。
声纹识别技术在身份认证和安全检测方面应用广泛。
在身份识别、电话银行、语音支付等领域，声纹识别技术可以有效防止冒充、欺诈等违法行为。
二、声纹识别技术在语音识别领域的应用声纹识别技术在语音识别领域有着广泛的应用，涵盖了语音识别、情感分析、人机交互等方面。
1. 语音识别：声纹识别技术可以帮助识别特定人物的语音内容。
在语音助手、智能家居等场景中，通过声纹识别技术可以实现个性化的语音指令和服务。
例如，通过声纹识别技术，语音助手可以根据用户的声音特征识别出用户身份，并提供个性化的服务和信息。
2. 情感分析：声纹识别技术可以通过分析声音的频谱、音调等特征，判断说话者的情感状态。
在电话客服、社交媒体分析等场景中，声纹识别技术可以帮助判断用户的情绪，提供更加人性化的服务和回应。
3. 人机交互：声纹识别技术可以实现人机交互的个性化和智能化。
通过识别用户的声纹特征，智能设备可以根据个体的需求和习惯进行智能推荐和交互。
例如，智能音箱可以通过声纹识别技术识别家庭成员身份，提供不同的音乐播放列表或者提醒事项。
声纹识别技术研究与应用
声纹识别技术研究与应用随着科技的发展，技术在各个领域中得到广泛应用。
人们的安全意识也越来越强，各种身份验证技术层出不穷。
声纹识别技术便是其中一种，用于识别人的声音特征，对声纹进行模式分析和识别，以达到身份验证的目的。
声纹识别技术已经成为人们生活中不可或缺的一部分，被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、安防等。
一、声纹识别技术的原理声纹识别技术是基于语音信号的人机交互技术。
它通过分析个体发声时的声音信号，通过声音信号的频率、声调、韵律等特征，来确定说话人的身份。
声纹识别技术主要包括两个过程：训练和识别。
在训练时，系统需要收集大量的语音数据，并对这些数据进行处理和分析。
通过分析这些数据，系统可以建立起一个具有代表性的声纹模型。
这个声纹模型可以反映说话人的声音特征和语音模式。
在识别时，系统会收集需要识别的语音数据，并将其转换成数字信号。
这些数字信号通过处理和分析后，将与之前所建立的声纹模型进行比对，以确定说话人的身份。
二、声纹识别技术的优点声纹识别技术有许多优点。
首先，它不需要任何特殊设备或操作，因为每个人都可以使用他们的语音来进行识别，这样即使在一个人的身上没有任何设备也可以进行身份验证。
其次，它是一种非接触式的识别方式。
无需特定的身体姿态或接触，更适合一些特殊的使用环境，如生物医学及特殊场所等。
第三，声纹识别技术使用简单，不需要过多的人员培训和使用成本，因此可以更广泛地推广和使用。
三、声纹识别技术的应用领域1.金融：作为一种身份验证技术，声纹识别技术已被广泛应用于金融领域。
与传统的密码或指纹等识别技术相比，声纹识别技术更加安全可靠，因此被用于识别用户身份和控制客户登录的安全性。
2.医疗：声纹识别技术可以用于医疗领域的诊断和治疗。
例如，声纹识别技术已经被广泛应用于自闭症的诊断和治疗的研究中。
通过分析自闭症患者的发声语音并检测他们的声音特征，可以测量自闭症患者的社交交流缺陷的严重程度。
3.安全：声纹识别技术已经被广泛应用于安防领域。
论声纹识别技术在信息安全中的应用
论声纹识别技术在信息安全中的应用现代社会已经进入了一个数字化、网络化的时代。
随着技术的不断发展，人们需要对个人信息的安全性越来越高的保障。
目前，群众在进行日常生活中，需要提交的个人信息越来越多，如银行卡密码、身份证信息、手机号、社交账号、电子邮箱账号等。
这些信息被泄露就会给利益相关人带来极大的损失，所以保障信息的安全性显得尤为重要。
声纹识别技术的应用在信息安全中具有广泛的前景和深远的意义。
本文旨在探讨声纹识别技术在信息安全中的应用及其重要性。
一、声纹识别技术的原理声纹识别技术是一种生物识别技术，是通过人的声音特征来验证个体身份的技术。
它的基本原理就是将人的声音录下来，然后通过分析声音中的频率、音调、说话的速度、说话时口腔的形状等信息，识别声音背后的言语人。
也就是说，通过人的讲话声音的特点来识别个人身份的一种技术。
二、声纹识别技术在信息安全中的应用1. ATM自助终端安全ATM机在金融机构和日常生活中的使用已经十分广泛。
但是，ATM机也经常成为犯罪分子下手的对象。
犯罪分子通过伪装成其他人的身份，使用假卡来取款。
为了防止这种现象的发生，声纹识别技术可以被应用在ATM自助终端上。
当用户使用ATM自助终端时，终端会自动启动声纹识别功能，通过识别用户的声音，将用户的声音特征和账户信息进行匹配，只有匹配成功才能进行取款。
2.语音助手安全现今生活中的智能语音助手这类技术已经十分普及。
语音助手中，大多数常见的功能有：播放音乐、发信息、订餐、查询天气等。
但是，语音助手以及语音助手实现的功能类似于语音通话，可谓信息安全的一大缺陷。
这个问题就可以通过声纹识别技术得到解决。
当用户使用语音助手功能时，系统会先通过声纹识别技术识别用户的声音特征，并把结果与用户的基本信息进行核对。
如果识别成功，则可以进行资源的使用，否则无法使用。
3.人脸识别的补充在人脸识别技术应用广泛的现代，即使在有光线和能量源的情况下，人脸识别技术仍然可以假冒。
声纹识别实验报告
一、实验背景声纹识别技术作为一种生物识别技术，近年来在安防监控、身份验证等领域得到了广泛的应用。
本实验旨在通过声纹识别技术，验证其有效性和准确性，并探究其在实际应用中的可行性。
二、实验目的1. 理解声纹识别的基本原理和技术流程。
2. 掌握声纹识别实验的步骤和方法。
3. 评估声纹识别系统的性能和准确性。
4. 探究声纹识别技术在实际应用中的可行性。
三、实验原理声纹识别技术基于每个人的声音具有独特的特征这一原理。
通过对声音信号进行分析和处理，提取出具有区分度的声纹特征，然后与数据库中的已知声纹特征进行比对，从而实现身份识别。
声纹识别的主要技术流程包括以下步骤：1. 声音信号采集：通过麦克风等设备采集说话人的声音信号。
2. 声音信号预处理：对采集到的声音信号进行降噪、滤波、分帧等操作，以提高后续处理的准确性。
3. 特征提取：从预处理后的声音信号中提取有效的声纹特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、倒谱倒频谱（CDP）等。
4. 声纹建模：利用提取的声纹特征，构建说话人的声纹模型。
5. 模式匹配：将待识别声音信号的特征与数据库中的声纹模型进行比对，寻找匹配项。
6. 结果输出：根据匹配结果，输出识别结果。
四、实验材料与设备1. 实验材料：实验数据集（包括说话人A、B、C的语音样本）、Matlab软件、声纹识别算法库。
2. 实验设备：计算机、麦克风、耳机。
五、实验步骤1. 数据采集：采集说话人A、B、C的语音样本，共计30个样本，每个说话人10个样本。
2. 数据预处理：对采集到的语音样本进行降噪、滤波、分帧等操作。
3. 特征提取：从预处理后的语音样本中提取MFCC、CDP等声纹特征。
4. 声纹建模：利用提取的声纹特征，构建说话人A、B、C的声纹模型。
5. 模式匹配：将待识别声音信号的特征与数据库中的声纹模型进行比对，寻找匹配项。
6. 结果输出：根据匹配结果，输出识别结果。
六、实验结果与分析1. 实验结果：通过实验，成功实现了对说话人A、B、C的声纹识别，识别准确率达到95%。
生物识别技术的声纹识别教程(五)
生物识别技术的声纹识别教程随着科技的不断进步，生物识别技术已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
作为生物识别技术的一项重要应用，声纹识别技术已经被广泛应用于各行各业，从手机解锁到安全门禁系统都可以看到它的身影。
那么，声纹识别技术究竟是如何实现的呢？接下来，我们将从声纹识别的原理、应用和操作过程等方面进行详细的介绍和讲解。
声纹识别技术的原理声纹识别技术是一种通过分析和识别个人语音特征来进行身份验证的技术。
每个人的声音都是独一无二的，就像指纹和虹膜一样，因此声音也可以成为一种独特的生物特征。
声纹识别技术利用声音的频率、音调、音量等特征来对个人进行识别。
具体而言，声纹识别技术通过声音信号的数字化处理和分析，提取出声纹特征参数，然后与事先存储的声纹特征库进行比对，从而确定个体的身份。
声纹识别技术的应用声纹识别技术目前已经被广泛应用于各个领域。
在安防领域，声纹识别技术可以用于门禁系统、监控系统等，确保只有授权人员可以进入特定区域。
在金融领域，声纹识别技术可以用于电话银行、语音密码等，提高交易安全性。
在智能手机和智能家居领域，声纹识别技术可以用于手机解锁、语音助手等，提升用户体验。
此外，声纹识别技术还可以用于司法鉴定、医疗诊断等领域，为社会生活带来便利和安全。
声纹识别技术的操作过程要使用声纹识别技术，首先需要进行声纹注册。
注册时，用户需要朗读一段标准的文字，系统会录制并分析用户的声音，提取声纹特征参数，并将其存储在声纹数据库中。
注册完成后，用户可以通过声纹来进行身份验证。
在验证时，用户需要再次朗读标准文字，系统会对用户的声音进行采集和分析，提取声纹特征参数，并与声纹数据库中的数据进行比对，从而确定用户的身份。
如果声音特征与数据库中的数据匹配度足够高，则验证通过。
另外，声纹识别技术还可以用于实时的身份验证。
例如，在电话客服中，客户可以通过说出一段特定的口令来进行身份验证，这样就可以避免了传统的身份证验证方式可能存在的不便和安全隐患。
声纹识别技术在个人身份验证中的应用
声纹识别技术在个人身份验证中的应用随着科技的不断进步，声纹识别技术作为一种新型的个人身份验证方式逐渐崭露头角。
声纹识别技术以个体的声音特征作为身份认证的依据，具有独特、难以伪造的特点。
本文将探讨声纹识别技术在个人身份验证中的应用，并分析其优势和潜在的挑战。
一、声纹识别技术的原理声纹识别技术是指通过分析和识别个人声音的特征来进行身份验证的一种技术。
每个人的声音都是独特的，由于个体的声带长度、喉咙结构、发音方式等个体差异，声音特征可以被用来识别和辨别个体。
声纹识别技术主要包括声音采集、特征提取和模式匹配三个步骤。
通过将个体的声音采集，并提取其中的特征参数，再将其与事先建立的声纹模型进行比对和匹配，从而确定个体的身份。
二、声纹识别技术在个人身份验证中的应用声纹识别技术在个人身份验证领域具有广泛的应用前景。
以下是一些典型的应用场景：1. 银行金融领域：声纹识别技术可以应用于银行客户身份验证。
通过让客户在开户或进行交易时录制声纹样本，建立客户的声纹模型，以便在后续的交易中进行声纹比对，确保交易的安全性和真实性。
2. 移动支付领域：随着移动支付的普及，安全性问题也愈发凸显。
声纹识别技术可以应用于移动支付的身份验证环节，通过录制使用者的声纹样本，并与注册时建立的声纹模型进行比对，确保支付的安全性和真实性。
3. 公共安全领域：声纹识别技术可以应用于公共安全领域的身份验证。
例如，在机场或车站安检时，通过让旅客配合进行声纹采集，可以在后续的安检过程中进行声纹识别，确保乘客的身份真实性。
4. 语音助手领域：声纹识别技术可以应用于语音助手的个人化识别。
通过识别不同用户的声纹特征，语音助手可以根据用户的声纹进行个性化回应和交互。
三、声纹识别技术的优势声纹识别技术相较于传统的身份验证方式具有明显的优势。
1. 独特性：每个人的声音特征都是独特的，难以伪造。
因此，采用声纹识别技术进行个人身份验证可以有效避免冒名顶替的情况。
2. 方便性：声纹识别技术无需额外的硬件设备，只需通过手机、电脑等普通设备即可进行声纹采集和识别，方便实用。
声纹鉴定技术在刑事案件侦查中的应用
声纹鉴定技术在刑事案件侦查中的应用一、声纹鉴定技术的原理及技术特点声纹鉴定技术是一种基于声音特征进行鉴定和识别的技术，它主要包括声音信号的采集、预处理、特征提取和模式匹配等步骤。
在声纹鉴定技术中，语音信号首先通过麦克风等设备进行采集，然后进行预处理和特征提取，提取出语音信号中的声学特征参数，如共振峰频率、声带特征等。
通过模式匹配算法对提取的声学特征参数进行比对和识别，从而确定语音信号的身份信息。
声纹鉴定技术通过对声音信号的分析和特征提取，可以实现对语音的准确识别和鉴定，具有较高的准确性和可靠性。
在刑事案件侦查中，声纹鉴定技术可以通过对嫌疑人声音和案件现场声音的比对，来确定嫌疑人是否在案发现场，并为案件的侦查和破案提供有力的证据和支持。
与传统的指纹鉴定和DNA鉴定技术相比，声纹鉴定技术具有以下几个显著的技术特点：1. 独特性：每个人的声音都是独一无二的，具有自身的声学特征和频谱特征，因此声纹鉴定技术具有很高的独特性和个性化特点。
2. 实时性：声纹鉴定技术可以实现对语音的实时识别和鉴定，可以对实时语音进行快速的识别和比对。
3. 隐蔽性：声纹鉴定技术对被识别对象的干扰较小，可以在不被察觉的情况下进行鉴定和识别。
4. 自动化：声纹鉴定技术可以实现对大量语音数据的自动处理和识别，具有较高的效率和实用性。
由于这些特点，声纹鉴定技术在刑事案件侦查中具有广阔的应用前景和重要的意义。
1. 嫌疑人的身份确认在刑事案件侦查中，声纹鉴定技术可以通过对嫌疑人的声音进行识别和比对，来确认嫌疑人的身份信息。
在抢劫案件中，警方可以通过对嫌疑人的语音进行采集和分析，与案发现场录音进行比对，从而确认嫌疑人的身份和涉案行为。
通过声纹鉴定技术的应用，可以加快对嫌疑人的确认和抓捕，为案件的侦查和破案提供有力的技术支持。
2. 涉案人员的关系确认3. 案发现场的音频痕迹分析4. 证言的可信性评估通过以上几个方面的应用，声纹鉴定技术可以为刑事案件的侦查和破案提供多方面的技术支持和证据信息，具有较高的应用价值和社会意义。
声纹识别技术的发展与前景展望
声纹识别技术的发展与前景展望随着科技的不断进步，声纹识别技术逐渐走入人们的视野。
声纹识别是一种利用个体的声音特征进行身份验证和辨识的技术，具有独特性和稳定性。
本文将从声纹识别技术的概念、发展历程、应用领域以及前景展望等方面进行探讨。
一、声纹识别技术的概念与原理声纹识别技术，顾名思义是指通过分析和识别个体声音的特征来实现身份认证的一种技术。
每个人的声音是独一无二的，声纹识别技术就是通过声音的频率、强度、共振等特征进行匹配和比对，判断出个体的身份信息。
声纹识别技术的原理主要包括以下几个方面：特征提取、模式匹配和决策。
特征提取是指从声音信号中提取出与个体声音特征相关的信息；模式匹配是指将提取的特征与已有的声纹特征模板进行比对和匹配；决策是指根据匹配结果判断个体的身份信息。
二、声纹识别技术的发展历程声纹识别技术起源于20世纪50年代，当时的研究主要集中在语音信号的分析和识别方面。
然而，由于当时的计算机处理能力有限，声纹识别技术的应用受到了很大的限制。
随着计算机技术和信号处理技术的迅猛发展，声纹识别技术逐渐走向实用化。
20世纪80年代，美国、英国等国家开始进行声纹识别技术的研究和应用，并取得了一定的成果。
1994年，美国国家标准与技术研究院（NIST）首次举办了声纹识别评测活动，推动了声纹识别技术的发展。
在近几年，声纹识别技术得到了广泛的应用，尤其是在金融、安防、司法等领域。
各国政府、企事业单位开始采用声纹识别技术进行身份验证、电话客服以及犯罪侦破等工作。
声纹识别技术不仅提高了工作效率和安全性，还为人们的生活带来了便利。
三、声纹识别技术的应用领域1. 金融领域：声纹识别技术可以通过声音验证用户的身份信息，提高用户的账户安全性。
例如，手机银行可以通过声纹识别技术来验证用户的身份，替代传统的短信验证码和密码。
2. 安防领域：声纹识别技术可以用于门禁系统、保险柜、计算机登录等场景，提高安全性。
通过声纹识别技术，可以识别真实主人的声音，从而避免他人冒充。
声音的声纹识别原理及应用
声音的声纹识别原理及应用1. 引言声音的声纹识别是一种通过分析声音中的声纹特征来识别个体身份的技术。
声音在每个个体之间都有独特的声纹特征，类似于指纹或虹膜等生物识别特征。
本文将介绍声音的声纹识别原理及其应用。
2. 声纹识别原理声纹识别利用声音的谱特征和时域特征来对声音进行识别。
声音的谱特征是指声音信号在频域中的特征分布，包括声音的频率、幅度等信息。
声音的时域特征是指声音信号在时间域中的波形，包括声音的振幅、周期等信息。
声纹识别的原理主要包括以下几个步骤： - 特征提取：从声音信号中提取出有意义的特征，如声音的频谱信息和时域波形。
- 特征存储：将提取出的声音特征存储在数据库中，以供后续识别使用。
- 特征匹配：将待识别的声音特征与数据库中已存储的特征进行比对，找到最匹配的声音特征。
- 识别结果输出：根据匹配结果，输出声音识别的结果，即判断待识别声音的身份。
3. 声纹识别的应用声纹识别技术在各个领域都有广泛的应用，下面将介绍一些常见的应用场景。
3.1 声纹识别在安全领域的应用声纹识别可应用于安全领域，用于识别个体的身份信息。
例如，在银行或金融机构中使用声纹识别技术可以提高用户的身份验证安全性，避免身份的冒用和欺诈行为。
3.2 声纹识别在司法领域的应用声纹识别在司法领域也有重要的应用价值。
声纹识别可以用于刑侦鉴定，通过对嫌疑人声音的分析和对比，确定其是否是案件中的声音录音的发出者。
3.3 声纹识别在智能家居领域的应用声纹识别技术还可以应用于智能家居领域。
通过声纹识别技术，可以实现智能家居设备的个性化识别，根据家庭成员的声纹特征，智能家居设备可以识别不同的个体，提供个性化的服务，如定制的音乐播放、语音助手互动等。
3.4 声纹识别在语音助手领域的应用声纹识别还可以应用于语音助手领域。
通过声纹识别技术，可以让语音助手识别用户的声音，从而提供个性化的服务、识别不同用户的指令，并进行相应的操作。
4. 声纹识别技术的优势与挑战声纹识别技术具有许多优势，例如： - 不需要额外的硬件设备，只需使用内置的麦克风进行录音即可进行识别。
声纹识别应用的场景和原理
声纹识别应用的场景和原理引言声纹识别是一种通过对个体的语音信号进行分析和识别，从而实现对个体身份的确认或认证的技术。
声纹识别技术近年来得到了广泛的应用，不仅在安全领域有着重要的作用，还逐渐渗透到金融、医疗、教育等多个行业。
本文将介绍声纹识别应用的场景和原理。
声纹识别应用场景声纹识别技术在各个行业中都有着重要的应用场景，下面将介绍几个常见的应用场景。
1. 身份认证声纹识别技术可以用于身份认证的场景。
在传统的身份认证方法中，常见的有密码、指纹和人脸识别等。
然而，这些方法都存在着一些弊端，比如密码容易泄露，指纹和人脸识别可能会受到环境光线或者指纹质量的影响。
声纹识别可以通过分析人的声音特征，对用户进行身份的确认或认证，具有更高的安全性和便利性。
2. 电话客服声纹识别技术可以用于电话客服场景。
现在很多公司都提供电话客服服务，但是客服人员的素质和服务质量参差不齐，导致用户体验差。
通过将声纹识别技术应用到电话客服中，可以识别出客服人员的声音特征，实现对客服质量的评估和监控，提升用户体验。
3. 安防监控声纹识别技术可以用于安防监控场景。
传统的安防监控方法主要依赖于视频监控和人脸识别技术，但是人脸识别技术受到环境光线和角度的限制，容易受到攻击。
声纹识别可以通过分析声音特征，对陌生人进行识别和报警，提高安防监控的效果。
声纹识别原理声纹识别技术主要基于语音信号处理和模式识别的原理。
1. 语音信号处理声纹识别的第一步是对语音信号进行处理。
通常采用的方法是将语音信号分帧、加窗和进行傅里叶变换，将语音信号转换为频谱图。
然后，对频谱图进行特征提取，提取出声音的频域特征和时域特征。
2. 模式识别声纹识别的第二步是通过模式识别算法对提取出来的特征进行分析和识别。
常用的模式识别算法包括高斯混合模型 (GMM)、支持向量机 (SVM)、隐马尔可夫模型 (HMM) 等。
这些算法可以根据提取出的特征和已有的声纹模型进行比对，从而判断出语音的来自于哪个个体。
变压器声纹识别原理
变压器声纹识别原理引言声纹识别技术是一种通过分析个体的语音特征进行身份认证的技术。
近年来，声纹识别技术在安全领域得到了广泛应用，特别是在语音密码、语音支付和语音门禁等方面。
其中，变压器声纹识别技术作为声纹识别技术的一种，具有较高的准确性和稳定性，成为研究的热点之一。
本文将介绍变压器声纹识别的原理及其应用。
一、声纹识别概述声纹识别是指通过分析个体的语音特征，如音频频谱、共振峰等，来识别个体身份的技术。
与传统的生物识别技术相比，声纹识别具有不可伪造性、方便性和高效性等优势。
声纹识别技术基于个体的声音特征，而每个人的声音特征都是独一无二的，这使得声纹识别技术在实际应用中具有广泛的前景。
二、变压器声纹识别原理变压器声纹识别技术是一种基于特征提取和分类的声纹识别技术。
其原理主要包括以下几个步骤：1. 特征提取：声纹识别的第一步是提取个体的声音特征。
在变压器声纹识别中，常用的特征提取方法是梅尔频率倒谱系数（MFCC）。
MFCC是一种将语音信号转换为频谱特征的方法，通过对语音信号进行傅里叶变换和滤波处理，得到声音的频谱特征。
2. 特征匹配：特征提取后，需要将提取的声音特征与已知的声纹模型进行匹配。
在变压器声纹识别中，常用的匹配算法是高斯混合模型（GMM）。
GMM是一种统计模型，通过对声音特征进行建模，计算声音特征与模型之间的相似度，从而实现声纹的识别。
3. 识别判定：匹配完成后，根据匹配结果进行判定。
如果匹配结果超过了阈值，则认为是同一个人的声纹，否则认为是不同的人的声纹。
阈值的确定是根据实际应用需求和性能要求来进行调整的。
三、变压器声纹识别的应用变压器声纹识别技术在实际应用中有着广泛的应用前景。
以下是几个典型的应用场景：1. 语音密码：变压器声纹识别技术可以用于语音密码的识别。
通过对个体的声音特征进行识别，可以实现个体的语音密码的自动识别，提高密码的安全性。
2. 语音支付：变压器声纹识别技术可以用于语音支付的认证。
声纹识别技术的原理及应用
声纹识别技术的原理及应用声纹识别技术是一种通过对人的语音进行特征提取和匹配，从而实现个体识别的技术。
与传统的指纹、人脸识别等生物识别技术相比，声纹识别具有独特的优势，例如无需接触、隐私保护性强以及可在远距离进行识别等。
本文将详细介绍声纹识别技术的原理和其应用领域。
一、声纹识别技术的原理声纹识别技术的原理主要包括特征提取和特征匹配两个步骤。
特征提取阶段的目标是从语音信号中提取出具有辨识度的特征，而特征匹配阶段则通过比对提取到的特征和已知数据库中的特征进行匹配和辨识。
在特征提取阶段，常用的方法有基于梅尔频谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）和高阶倒谱系数（LPCC）等。
其中，MFCC是应用最广泛的方法之一。
它通过将声音信号进行傅里叶变换，然后对频谱进行梅尔滤波器组转换，最后求取离散余弦变换系数，得到声纹的频谱特征。
LPC则是通过对语音信号进行线性预测分析，提取出声道特性，以此来表示声纹的声道特征。
LPCC则是将LPC系数进一步处理得到的高阶倒谱系数。
特征匹配阶段则是将提取到的特征与已知的声纹特征进行比对和匹配。
常用的方法包括欧氏距离、马氏距离和动态时间规整（DTW）等。
其中，DTW是一种常用的非线性时间序列匹配算法，能够有效解决语速变化等因素带来的不匹配问题。
二、声纹识别技术的应用声纹识别技术的应用十分广泛，涵盖了许多领域。
以下是几个典型的应用场景：1. 安全领域：声纹识别技术被广泛应用于安全认证领域。
例如，在电话服务行业中，语音密码识别系统可以通过分析声纹特征验证用户身份，增强账户的安全性；在银行等金融机构中，声纹识别可以替代传统的密码和PIN码，提供更加方便和安全的身份认证方式。
2. 法医学：声纹识别技术在法医学领域有重要的应用。
例如，在犯罪调查中，可以通过分析嫌疑人的语音特征与案发现场的声音进行比对，帮助警方追踪犯罪嫌疑人。
3. 辅助通信：声纹识别技术可以用于辅助通信领域，特别是对于听力障碍者而言。
声纹识别技术的原理与应用领域
声纹识别技术的原理与应用领域近年来，随着科技的迅猛发展，声纹识别技术逐渐成为一种新兴而具有广阔应用前景的身份认证技术。
声纹识别技术以个体声音信号中的声纹特征为基础，通过分析和比对声音的频谱、共振峰等特征参数，准确识别和鉴别个人身份信息。
本文将介绍声纹识别技术的原理，以及其在不同领域的应用。
一、声纹识别技术的原理声纹识别技术是基于个人声音信号的特征进行身份认证的一种技术。
其基本原理是通过声音信号的录取、信号处理和特征提取等步骤，建立个体的声纹模型，并与已有的声纹模板进行比对，从而实现身份认证的目的。
1. 录取声音信号声音信号的录取是声纹识别的第一步，可以使用麦克风、电话、无线通信设备等设备进行录音。
录取过程中需要注意环境噪声的控制，以及确保信号的良好质量。
2. 信号预处理录取的声音信号可能会受到环境噪声、设备杂音等因素的干扰，需要进行信号预处理。
信号预处理的主要任务是消除噪声、增强信号的有用成分，以提高声纹特征的可靠性。
3. 特征提取特征提取是声纹识别的关键步骤，它将从语音信号中提取出与个体身份有关的声纹特征。
常用的特征提取方法包括线性预测编码（LPC）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
这些特征参数能够反映声音信号的频谱特性、共振峰等信息。
4. 建立声纹模型通过特征提取后，得到的声纹特征参数将用于建立个体的声纹模型。
声纹模型可以使用高斯混合模型（GMM）或支持向量机（SVM）等算法进行建模。
5. 鉴别与比对在建立了声纹模型后，声纹识别系统将通过与已有模板的比对，判断输入声音信号的身份信息。
比对的方法包括欧氏距离、相关系数、HMM模型等。
通过计算距离或相似度来确定输入声音与模板的匹配程度，从而实现准确的身份认证。
二、声纹识别技术的应用领域声纹识别技术具有广泛的应用前景，在各个领域都有着重要的应用。
以下将介绍声纹识别技术在安全领域、金融领域和社交领域的应用。
1. 安全领域声纹识别技术在安全领域中有着重要的应用。
公安声纹信息采集资源共享总结
公安声纹信息采集资源共享总结一、引言声纹识别技术是一种通过分析人的声音特征来识别个体身份的生物特征识别技术。
公安声纹信息采集资源共享是指不同地区的公安机关在声纹信息采集方面进行资源共享的过程。
本文将从以下几个方面进行探讨：声纹识别技术的原理与应用、公安声纹信息采集的意义、资源共享的必要性、资源共享的障碍以及解决方案等。
二、声纹识别技术的原理与应用2.1 声纹识别技术的原理声纹识别技术基于人的声音特征来进行身份识别。
通过提取声音信号中的频率、时长、声调等特征，建立声纹模型，并与已有的声纹数据库进行比对，以确定个体的身份。
2.2 声纹识别技术的应用声纹识别技术在公安领域有着广泛的应用，主要包括以下几个方面： 1. 犯罪侦查：声纹识别可以通过对犯罪现场的环境声音进行分析，提取出嫌疑人的声纹特征，从而帮助公安机关锁定嫌疑人身份。
2. 网络安全：声纹识别技术可以应用于语音密码、语音支付等方面，提高了账号的安全性。
3. 客户服务：声纹识别可以用于身份验证，避免了用户在电话银行、客服电话等环节中的身份泄露问题。
三、公安声纹信息采集的意义公安声纹信息采集对于提高公安机关的犯罪侦查能力和办案效率具有重要意义。
以下是公安声纹信息采集的几个主要意义：3.1 提升犯罪侦查能力公安声纹信息采集可以建立全国范围的声纹数据库，将犯罪现场的声纹与数据库进行比对，提供线索用于抓捕嫌疑人，从而提升公安机关的犯罪侦查能力。
3.2 加强边境安全检查通过采集边境口岸人员的声纹信息，并与数据库进行比对，可以快速确保过境人员的身份真实性，加强边境安全检查的效果。
3.3 提高司法公正性声纹信息作为一种无法伪造的身份标识，可以在法庭上提供有力的证据支持，保障司法公正性。
3.4 实现情报共享不同地区的公安机关将声纹信息进行共享，可以更好地开展执法工作，为跨地区犯罪活动的打击提供支持。
四、资源共享的必要性公安声纹信息采集资源共享具有以下几个必要性：4.1 提高资源利用效率不同地区的公安机关可以共享声纹信息采集的设备资源和数据库资源，避免重复建设，提高资源利用效率。
基于深度学习的声纹识别技术研究及应用
基于深度学习的声纹识别技术研究及应用一、背景介绍声纹识别技术是一种利用人的声音特征来识别身份的技术，在实际应用中被广泛应用于安全管理，语音识别等领域。
传统的声纹识别技术主要基于人工提取声音特征，但是由于声音特征的多样性和复杂性，这种方法存在着一定的局限性。
深度学习作为一种新型的人工智能技术，具有优秀的特征学习能力，提出了基于深度学习的声纹识别技术，可以有效解决传统声纹识别技术的问题。
因此，本文将从基于深度学习的声纹识别技术研究及应用角度出发，对相关的领域进行深入探讨。
二、基于深度学习的声纹识别技术1.概念基于深度学习的声纹识别技术是指通过深度神经网络和深度学习算法对声音信号进行特征提取和学习，以实现对个体身份的准确识别。
2.研究现状目前，基于深度学习的声纹识别技术已经成为了国内外学术和工业界的研究热点。
针对深度学习的发展，一系列基于深度学习的声纹识别算法被提出，例如基于深度神经网络的声纹识别算法（Deep Speaker Embeddings）、基于卷积神经网络的声纹识别算法（Convolutional Neural Network）、基于循环神经网络的声纹识别算法（Recurrent Neural Network）等。
这些算法具有特征学习能力强、识别率高等优点，有效提高了声纹识别技术的准确性和鲁棒性。
3.声纹识别技术的流程基于深度学习的声纹识别技术通常包括数据预处理、声音特征提取、深度神经网络训练、特征提取和比对、身份确认等多个步骤。
其中，数据预处理是对声音信号进行预处理和声音分析，声音特征提取是对声音信号中的特征进行提取，深度神经网络训练是将声音信号特征输入网络进行训练，得到判别能力强的模型。
特征提取和比对是将新声音信号输入已经训练好的深度神经网络中，提取声音特征，再利用相似性度量方法进行比对，从而实现身份确认。
三、基于深度学习的声纹识别技术的应用1. 银行金融领域基于深度学习的声纹识别技术在银行金融领域的应用非常广泛。
基于模式识别的声纹识别技术研究综述
基于模式识别的声纹识别技术研究综述声纹识别技术是一种通过对个体声音特征进行提取和分析，以确定其身份的生物识别技术。
它利用了人的语音特征，通过声音信号的频率、共振等特性，将来自不同人的声音进行鉴别和识别。
在过去几十年里，声纹识别技术得到了广泛的关注和研究，并在实际应用中取得了重要的突破。
本文将对基于模式识别的声纹识别技术进行综述，并探讨其在实际应用中的挑战和前景。
1. 声纹识别技术的原理和模型声纹识别技术基于声音信号的特征，在算法上可以分为两个主要步骤：声音特征提取和模式识别。
声音特征提取通过数学模型和算法，将声音信号转换为数字化的特征向量，以便后续的分析和识别。
常用的声音特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
模式识别阶段通过对特征向量进行分类和匹配，将其与已知的声纹模型进行比较，从而确定身份。
2. 基于模式识别的声纹识别算法在基于模式识别的声纹识别技术中，有多种常用的算法和方法。
其中，高斯混合模型（GMM）是一种常用的声纹建模方法，它通过对声纹特征向量进行高斯建模和聚类，以实现声纹的分类和识别。
支持向量机（SVM）和隐马尔可夫模型（HMM）也被广泛应用于声纹识别领域。
此外，最近兴起的深度学习技术如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）也在声纹识别中表现出良好的效果。
3. 声纹识别技术的应用领域声纹识别技术在多个领域有着广泛的应用。
在安全领域，声纹识别技术可以用于身份验证和访问控制，例如在银行、政府机构等场所的门禁系统中应用。
在司法领域，声纹识别技术能够用于犯罪分析和调查，帮助警方快速锁定嫌疑人。
此外，声纹识别技术还可以应用于电话客服、语音助理等领域，提高交互体验和服务质量。
4. 挑战和未来发展方向声纹识别技术在实际应用中仍面临一些挑战。
首先，环境噪声和通讯压缩等因素会对声音信号的质量和特征提取造成影响。
其次，声纹识别技术在大规模应用中的实时性和准确性也需要进一步提高。
声纹识别原理
声纹识别原理声纹识别是一种利用个体声音特征进行身份识别的生物特征识别技术。
声纹识别原理是基于人的声音特征来进行身份识别，每个人的声音都是独一无二的，就像指纹一样，因此可以通过声音的频谱、声调、音高等特征来进行识别。
声纹识别技术在安全领域有着广泛的应用，例如语音识别门禁系统、电话银行身份验证等。
声纹识别的原理主要包括声音采集、特征提取和模式匹配三个步骤。
首先是声音的采集，通过麦克风等设备采集个体的语音信号，然后对语音信号进行预处理，去除噪音等干扰，得到干净的语音信号。
接着是特征提取，将语音信号转换成数字特征，常用的特征包括频谱特征、声调特征、共振峰特征等。
最后是模式匹配，将提取的声音特征与已有的声纹模型进行比对，通过算法计算相似度，从而确定个体的身份。
声纹识别技术的核心在于声音特征的提取和模式匹配算法的设计。
声音特征的提取需要考虑到语音信号的时域特征和频域特征，同时要克服语音信号受环境、情绪等因素的影响，确保提取的特征具有较高的可靠性和鲁棒性。
模式匹配算法则需要考虑到识别速度和准确率的平衡，常用的算法包括动态时间规整（DTW）、高斯混合模型（GMM）、支持向量机（SVM）等。
声纹识别技术的优势在于不需要额外的设备，只需通过语音采集设备即可完成识别，因此具有较高的便利性和用户体验。
同时，声纹识别技术也具有较高的安全性，个体的声音特征是独一无二的，难以被仿冒和盗取。
因此，声纹识别技术在银行、政府、企业等领域有着广泛的应用前景。
然而，声纹识别技术也存在一些挑战和限制。
首先是语音信号受环境和情绪等因素的影响，可能导致识别准确率下降。
其次是声纹识别技术需要大量的声音样本进行训练和建模，对于新用户的注册和识别需要一定的时间和成本。
此外，声纹识别技术在跨语种和方言识别上也存在一定的难度，需要进一步的研究和改进。
综上所述，声纹识别技术是一种基于声音特征进行身份识别的生物特征识别技术，具有较高的安全性和便利性。
随着技术的不断进步和应用场景的拓展，声纹识别技术将在未来得到更广泛的应用和发展。
声纹识别技术
声纹识别技术的 实践案例
苹果Siri：利用声纹登录服务 腾讯小微：利用声纹识别技术，实现智能家居控制和语音交互功能 阿里Alix：通过声纹识别技术，提供智能客服和个性化推荐服务
声纹识别技术可用于银行远程 开户
声纹识别技术可用于金融产品 推荐
信号预处理：去除 噪声、保护隐私等
特征提取：提取语 音信号中的特征参 数
特征匹配：将提取 的特征参数与已知 的语音样本进行匹 配
输出结果：判断是 否匹配成功，并输 出结果
声纹识别技术中的核心算法 基于深度学习的特征提取方法 结合先验知识的特征优化方法 针对特定场景的优化策略
卷积神经网络（CNN）的应用 循环神经网络（RNN）的应用 长短期记忆网络（LSTM）的应用 注意力机制的应用
金融领域：身份认证、交易安全 医疗领域：病历管理、远程医疗 智能家居：智能音箱、智能门锁 安防领域：智能监控、人脸识别
唯一性：每个人的声纹都是独一无 二的，可以作为身份识别的依据
非接触性：只需要通过语音输入， 不需要接触任何设备，方便快捷
添加标题
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稳定性：随着年龄增长，声音会相 对稳定，不易受到环境影响
声纹识别技术可用于银行客服 身份验证
声纹识别技术可用于金融交易 安全验证
银行安全认证：通过声纹识别技术， 提高银行交易安全
门禁系统：利用声纹识别技术，实 现更加安全的门禁系统
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追踪逃犯：警方利用声纹识别技术， 追踪逃犯行踪
身份认证：在移动支付等领域，利 用声纹识别技术进行身份认证
声纹识别技术可帮助残障人士更好地使用辅助器具 声纹识别技术可实现无障碍交流，提高残障人士的生活质量 声纹识别技术在辅助器具中的应用可以提高使用效率 声纹识别技术在无障碍技术及辅助器具中具有广泛的应用前景
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洪青阳副教授 厦门大学信息科学与技术学院 E-mail: qyhong@
主要内容
1 2 3 4 5 6 生物识别技术 声纹识别基本原理 文本相关声纹识别及应用 文本无关声纹识别及应用 文本提示声纹识别及应用 总结及展望
生物识别技术
当今信息社会中，在国家安全、金融、司法等 社会各个领域均需要个人身份验证。 生物特征识别(Biometrics Authentification) 技术是通过计算机与光学、声学、生物传感器 和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利 用人体固有的生理特性（如指纹、人脸、虹膜、 声音等）来进行个人身份的鉴定。 生物特征识别技术比传统的身份鉴定方法更具 安全、保密和方便性，且具有不易遗忘、防伪 性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随 时随地可用等优点。
信道补偿
背景模型 超向量 （-1）
GSV训练(包含NAP信道补偿)
GMM-NAP-SVM-Tnorm系统
实验数据
以NIST评测中2006年的男性数据作为测试集，以SRE04的数据作为UBM 的开发集，以SRE08年的数据作为有害因子映射和潜在因子分析的训 练集和T-norm的开发集，同样也作为SVM负例的数据。 测试集来源于SRE06的core-core对，有两种类型，由表2给出：一种 是同信道训练测试对1conv4w-1conv4w，另一种是跨信道测试对 1conv4w-1convmic。跨信道测试对中，训练数据来自电话信道，而测 试数据来自麦克风。
主要算法
SCHMM(半连续隐马尔科夫模型) GMM-UBM
文本无关
GMM-UBM GMM-SVM(支持向量机) GMM-UBM-LFA i-vector/PLDA
HMM(自适应算法MLLR/MAP) GMM-UBM
文本提示
经典方法(GMM-UBM)
GMM-UBM说话人确认系统 说话人需要建立自己的模型时，就可以通过MAP自适应 UBM来得到个性特征，即修正后的参数，从而得到自己的 GMM。
技术难题：跨信道、噪声
训练阶段
研究热点
识别阶段
实验室理想条件 √ 实际应用场合（跨信道、噪声背景） ×
跨信道
跨信道因素 采集设备 类型 座式麦克风、头戴式麦克风、计算机内置麦克风、 录音笔、手机、固定电话 移 动 传 输 信 道 ： GSM 、 CDMA2000 、 WCDMA 、 传输信道 TD-SCDMA、LTE等 固定电话传输信道：IP、PSTN等
0~9语谱图
4000 3000 2000 1000 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 x 10
4
4000 3000 2000 1000 0
0
5000
10000
15000
f001_1(0-9口令)
4000 3000 2000 1000 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5
f002_1(0-9口令)
虹膜识别
很低
约10%
视网膜识别 声纹识别
未知 较低
未知 较低
声纹唯一性
鼻 鼻腔 硬腭 齿龈 上唇 牙齿 下唇 下颚骨 舌骨 鼻咽 软腭 口腔 小舌 舌根
会咽 喉管
甲状软骨 气管
声带 环状软骨 食道
由于每个人的声音器官，诸如声带、口腔、鼻腔、舌、齿、 唇、肺等，在发音时呈现千姿百态，抑或有着哪怕是微小 的差异，以及年龄、性格、语言习惯等多种原因，再加上 发音容量的大小不一，发音频率的不尽相同，因而导致这 些器官发出的声音必然有着各自的特点，形成每个人独具 一格的声纹(Voiceprint)，可用语谱图观察出来。
1( x ) ( x i )T i 1 i P ( x | i, ) exp{ } 1/ 2 K / 2 2 (2 ) i
Dim 2 Dim 1
高斯混合模型(GMM)
ci
Parameters
μi i
p( x )
Dim 2
Dim 1
Nicolas Malyska, Sanjeev Mohindra, Karen Lauro, Douglas Reynolds, and Jeremy Kepner
文本相关0~9口令
文本相关声纹识别的应用
电话银行 账户交易
文本相关
各类账户 密码重设
司法矫正
智能终端
隐私保护
应用设计及案例（1）
声纹识别的应用设计
数据安全性
前向兼容能力
操作点设置
模型库备份及恢复
交互流程
应用设计及案例（2）
应用实例
司法社区矫正中的应用
司法社区矫正，是指将社区矫正对象置于社区内，由专门的国家机关负责并组织社会力量对其 采取监督管理、教育、帮助措施，矫正其犯罪心理和行为恶习，促进其顺利回归社会的非监禁
线性不可分
红线在曲线上方
黑线在曲线下方
黑线在曲线下方
线性可分(曲线上下)
SVM（4） ——核函数
SVM表达式：
SVM（5） ——核函数
核函数：使低维空间线性不可分的数据在高维 空间线性可分或近似线性可分。 常用核函数：
GSV生成
通用背景模型 MAP 高斯超向量 GSV
语音
提取语音特征
说话人模型
涌现出北京得意音通、厦门天聪公司等专业的 声纹识别技术开发商。其中厦门天聪公司已开 发出手机声纹锁、社区矫正声纹识别系统以及 声纹动态口令。
分类方式一
按识别任务分类
声纹辨认 (Identification)
前端处理
是哪个人 的声音？
说话人1 M 说话人2 … 说话人N A X
闭集 开集
说话人编号
高斯混合模型(GMM)
GMM本质上是一种多维概率密度函数 M 阶GMM的概率密度函数如下：
P( x | )
i 1
M
P ( x, i | )
i 1
M
ci P( x | i, )
Model
其中
c
i 1
M
i
1
p( x | )
M 阶GMM是用M个单高斯分布的线性组合来描述。
GMM缺点：
主要内容
1 2 3 4 5 6 生物识别技术 声纹识别基本原理 文本相关声纹识别及应用 文本无关声纹识别及应用 文本提示声纹识别及应用 总结及展望
基于GMM的文本相关声纹识别
基于GMM的文本相关声纹识别
• 固定口令(0~9) • 采用Znorm得分归一化 • EER<3% • 技术已经成熟可商用。
声纹辨认
刑侦破案、嫌疑人追踪 情报过滤、反恐侦查、国防军事监听 呼叫中心、个性化应用，等等 金融证券交易、银行交易 司法鉴定、法庭证据 社区矫正 声纹门禁 智能手机、民用安全/娱乐/数码设备，等等
声纹确认
国内产业化进展
中科院声学所、清华大学、中国科技大学、厦 门大学等科研机构和高等院校已研制成功各具 特色的声纹识别系统。
机密 8
语谱图分析
语音信号的语谱(Sonogram)图分析：把和时序 相关的傅里叶分析结果显示的图形称为语谱图 (Sonogram，或者 Spectrogram )，它表示语 音频谱随时间变化的三维图形。
Sonogram (Spectrogram : time, frequency, amplitude)
4000 3000 2000 1000 0
3 x 10
4
0
5000
10000
15000
f001_2(0-9口令)
f002_2(0-9口令)
声纹识别(VPR)
什么是“声纹识别”
声纹识别（说话人识别），就是从某段语音中识别出说 话人的身份的过程。 与指纹类似，每个人说话过程中蕴涵的语音特征和发音 习惯等也几乎是唯一的。
UBM
UBM——通用背景模型 UBM也是一个GMM，只是这个GMM需要用大量的 不同说话人的语音数据经过训练来表示说话 人无关的 特征分布，这种特征是大多数说话人的共性特征。
UBM采用比较大的高斯混合数(M阶)
NIST评测：2048 mixtures 实网应用：512 mixtures 手机应用：64~128mixtures
刑罚执行活动。
声纹识别主要用来解决其“人机分离”的难题。
智能移动终端上的应用
SIVI声纹锁是一款安卓（Android）操作系统上的智能手机应用，用于保护手机的上的应用软 件。
SIVI声纹锁
SIVI声纹锁
主要内容
1 2 3 4 5 6 生物识别技术 声纹识别基本原理 文本相关声纹识别及应用 文本无关声纹识别及应用 文本提示声纹识别及应用 总结及展望
DET曲线图
主要内容
1 2 3 4 5 6 生物识别技术 声纹识别基本原理 文本相关声纹识别及应用 文本无关声纹识别及应用 文本提示声纹识别及应用 总结及展望
声纹识别基本原理
特征提取过程
语音信号
分帧
预加重
加窗
FFT
MFCC
DCT
log
MEL滤波器
MFCC参数计算过程
声纹建模方法
类型
文本相关
文本相关（Text-Dependent）
要求说特定的文本（与训练阶段一致，或现场提示） 必定是语种相关的
性能评价标准
对于说话人辨认系统，其性能的评价标准主要是 正确识别率。 对于说话人确认(SV)系统，其最重要的两个指标 是错误拒绝率(FRR)与错误接受率(FAR)，前者是 拒绝真实的说话人，又称“拒真率”，后者是接 受冒认者而造成的错误，又称“认假率”，两者 均与阈值的设定相关。 等错率(EER)：FRR与FAR相等。