声纹识别(1)教学提纲
声纹鉴定教学实践(3篇)
第1篇摘要：声纹鉴定作为一种高科技的生物识别技术，在安全、司法、通信等领域具有广泛的应用。
本文通过对声纹鉴定的原理、方法及实践操作的教学实践，旨在提高学生对声纹鉴定的认识和理解，为其在实际工作中运用声纹鉴定技术提供理论支持和实践技能。
一、引言随着科技的发展，生物识别技术逐渐成为人们关注的焦点。
声纹鉴定作为一种基于声学特征进行身份识别的技术，具有非接触、实时、高效等特点，在安全、司法、通信等领域具有广泛的应用前景。
本文通过对声纹鉴定的教学实践，旨在提高学生对声纹鉴定的认识和理解，为其在实际工作中运用声纹鉴定技术提供理论支持和实践技能。
二、声纹鉴定的原理与方法1. 声纹鉴定的原理声纹鉴定是基于人的声音特征进行身份识别的技术。
每个人的声音都有独特的音色、音调、语速、音量等特征，这些特征可以用来区分不同个体。
声纹鉴定技术通过分析这些声音特征，建立个体的声纹模型，从而实现身份识别。
2. 声纹鉴定的方法（1）声纹采集：通过麦克风等设备采集被鉴定者的声音样本。
（2）声纹特征提取：对采集到的声音样本进行预处理，提取声学特征，如频率、振幅、时域特征等。
（3）声纹模型建立：根据提取的声学特征，建立被鉴定者的声纹模型。
（4）声纹比对：将待鉴定者的声音样本与声纹模型进行比对，判断其身份。
三、声纹鉴定教学实践1. 教学内容（1）声纹鉴定的基本概念、原理及发展历程。
（2）声纹鉴定的技术手段，包括声纹采集、声纹特征提取、声纹模型建立和声纹比对。
（3）声纹鉴定的应用领域及案例。
2. 教学方法（1）讲授法：通过课堂讲授，介绍声纹鉴定的基本概念、原理及发展历程。
（2）实验法：指导学生进行声纹采集、声纹特征提取、声纹模型建立和声纹比对等实验操作。
（3）案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解声纹鉴定的应用场景和效果。
3. 教学实践（1）声纹采集实验：指导学生使用麦克风采集声音样本，并进行简单的预处理。
（2）声纹特征提取实验：指导学生使用声学特征提取工具，提取声音样本的频率、振幅、时域等特征。
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
专题讲座：语音识别与声纹识别
1 语音信号处理基础
1.1 语音信号的产生
等效为激励源＋声道＋喇叭口
激励源：声带 声带振动频率－基频(基音频 率) 清音 － 声带不振动 浊音 － 声带振动 声道：可变谐振腔 不同形状、不同声音 共振(谐振)频率
1 语音信号处理基础
1.1 语音信号的产生
发音的分类
浊音（voiced sounds）：声道打开，声带在先打开后 关闭，气流经过使声带要发生张驰振动，变为准周期振动气 流。浊音的激励源被等效为准周期的脉冲信号。 清音（unvoiced sounds）：声带不振动，而在在声道 某处保持收缩，气流在声道里收缩后高速通过产生湍流，再 经过主声道（咽、口腔）的调整最终形成清音。清音的激励 源被等效为一种白噪声信号。 爆破音（plosive sounds）：声道关闭之后产生压缩空 气然后突然打开声道所发出的声音。
语音识别与声纹识别
重庆第二师范学院数学与信息工程系
www.themegalle
Contents
1 语音信号处理基础
2 语音识别
语音识别 声纹处理
3 声纹识别 4 语音合成
5 语音数据挖掘
1 语音信号处理基础
内容提示
语音
信号
1.1 语音信号的产生
1.2 语音信号的感知（了解） 1.3 语音信号的线性产生模型
8.5cm
17cm 声道的无损模型 L=17cm，声道的长度 嘴唇
n表示谐振频率的序号
n=1,2,3 „ 称为第一共振峰F1=500Hz 、第二共振峰F2=1500Hz 、第三共振峰F3=2500Hz ，„ c=340m/s 声速
1 语音信号处理基础
1.1 语音信号的产生
一种声道形状对应一套共振峰 不同人的声道大小不同，共振峰不同 同一人，发不同音，共振峰也不同 声道的作用相当于一个滤波器，它放大（或增强） 某些频率而衰减其他频率分量
声纹识别(1)教学提纲PPT共22页
声纹识别(1)教学提纲
•
6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面。
•
7、心急吃不了热汤圆。
•
8、你可以很有个性，但某些时候请收 敛。
•ห้องสมุดไป่ตู้
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
声纹检验1——精选推荐
第七节声纹检验一、声纹及声纹检验（一）声纹的定义（二）声纹检验的概念（三）声纹检验的作用二、声纹检验的对象（和具体内容）（一）录音剪辑（二）话者鉴别（三）录音内容识别（四）噪音分析（五）视听资料录制器材的检验三、声纹检验的科学根据（一）（声纹）人的语音的客观反映性（二）（声纹）人的语音的相对稳定性（三）（声纹）人的语音的总体特殊性（四）人的语音的差别性（五）声纹鉴定的法律依据？四、声音特征与声纹种类（一）声音特征人在说话时的声音特征是由许多因素综合作用形成的。
从发音器官的解剖学角度看，虽然每个人的发音器官总的构造是相同的，但每个人的声带、软腭、舌、齿、唇，以及喉腔、咽腔、口腔、鼻腔等共鸣腔的形态、结构存在差异，它们在发音时互相配合的运动习惯则更不相同，即使是发同一个单词时有着相同的口形，但发出来的声音也具有各自的特点，其音色、音高、响度和音长是不相同的。
人的语音声学特征有以下几类：1.声源特征声源特征是由声带的生理机能和振动机制所决定的语音特性。
它包括声源频谱特征和音高（基频）、音域。
2.音色特征音色（音质）即声音的特色、本质，它是语音最重要的特征，是由语音频谱决定的。
3.超音色特征超音色特征也称韵律特性，一般理解为语音的抑扬顿挫、轻重缓急等。
具体表现为：声调特征、语（句）调特征、振幅（曲线）特征和其他说话习惯特征等。
（二）声纹的种类借助不同类型的频谱分析仪，可将人的语声（特征）记录出来，形成不同类型的声纹图，各种声纹图均能反映出表征语声声学特征的各种物理量。
在利用声纹进行谱图观察和定量检测时常用的声纹图有：1.波形图（waveform）波形图，即声波的波形图，是表征振幅随时间的动态变化，它包含了语音的所有信息。
图的横向为时间，纵向为强度。
波形图主要有元音形成的周期波和辅音形成的非周期波。
字音强度是一条随时间变化的曲线，音强曲线上强度最大点的位置和强度变化总趋势可作为声纹检验的参考依据。
2.振幅曲线（amplitude）它是语音波的振幅包络，是一条高低起伏的曲线，表示语音强弱随时间变化的动态曲线。
声纹识别
声纹识别摘要本文提出了一种可用于说话人识别的神经阵列网络,以美尔倒谱系数（Mel F requeney Cepstrum Coefficients:MFCC）作为特征参数，采用多层感知器神经网络和BP算法建立了一个与文本相关的说话人辨认系统。
同时，算法结合心理声学模型，提取了能表现说话人个性特征的Mel倒谱系数为特征进行说话人识别，可较好地提升系统的抗噪性能。
该方法具有快速学习网络权重的能力，并且网络的全局寻优能力强，使得系统的识别率进一步提高。
问题一、要求建立代表说话人身份的语音特征模型，通过编程从语音数据中提取说话人特征，本文通过构建声纹特征MFCC系数模型，对语音数据进行提取、预加重、分帧、傅里叶变换等处理提取特征参数。
问题二、要求利用说话人特征建立说话人模型或声纹识别模型。
本文利用BP 神经网络模型以建成声纹识别模型。
通过对特征参数的训练、分类，从而达到多个人说话的语音中分辨出各个人的语音；问题三、要求我们利用语音数据，评价说话人模型或声纹识别模型评价的好坏。
本文对语音信号进行了预处理，解决了滤除高频噪音，防止50Hz工频干扰及平滑频域信号等一系列不利于MFCC系数提取的因素，同时，计算出识别的准确率和所用时间，从而判断模型的好坏和实用性；问题四中，我们透彻分析影响准确率的因素，运用遗传算法优化BP神经网络进行优化，进一步提高声纹识别的准确率。
关键词：美尔倒谱系数遗传算法神经网络声纹识别 BP神经网络一、问题重述生物认证是通过人体特征进行人物身份认证的重要手段，包括人脸识别、虹膜识别、指纹识别、体态识别和声纹识别等方法，它们被广泛地应用于国防、军事和民用等诸多领域，推动着信息产业的蓬勃发展。
声纹识别又称说话人识别，是通过分析说话人的语音的特点，利用计算机自动识别说话人的身份。
声纹识别又分为文本相关和文本无关说话人的识别两大类。
文本无关是指说话人的说话内容不受限制，文本相关是指说话人的说话内容必须是指定的内容。
《声纹鉴定概念》课件
司法鉴定案例主要涉及声纹鉴定在法庭上的应用，用于确认声源身份，为司法审判提供证据。
详细描述
在司法鉴定案例中，声纹鉴定被广泛应用于法庭审判，通过比对声纹特征，确认录音证据的真 实性和可靠性，以协助法庭判断事实和做出裁决。例如，在一起谋杀案中，嫌疑犯的声纹特征 与录音中的声音特征相符，成为法庭认定嫌疑犯的关键证据。
声纹鉴定原理
声纹识别的原理主要基于语音信号处理和人工智能技术。首先，通过采集语音信号并进行预处理，提 取出语音的声纹特征；然后，将这些特征与预先存储的声纹模板进行比对，以确定语音的来源身份。
声纹识别的准确性取决于多种因素，如语音信号的质量、声纹特征的提取算法、比对算法的准确性以 及存储的声纹模板的质量等。
声纹鉴定应用领域
声纹鉴定在安全领域有广泛的应用，如语音门禁控制、智能语音助手、智能语音支付等。通过声纹识 别技术，可以确保只有经过身份验证的人才能访问敏感信息或执行关键操作。
在司法领域，声纹鉴定也被广泛应用于语音取证和犯罪嫌疑人身份确认等方面。通过比对嫌疑人的声纹 与犯罪现场留下的语音样本，可以确认犯罪嫌疑人的身份或排除嫌疑。
对提取出的特征进行归一化处理，以消除不同设 备或环境对声纹特征的影响。
声纹鉴定结果
比对分析
将待鉴定声纹与已知声纹 进行比对，分析相似度。
结果输出
将鉴定结果以书面报告或 电子形式输出，便于使用 和存档。
鉴定结果
根据比对分析结果，给出 声纹鉴定的结论，如同一 认定或排除嫌疑。
04
声纹鉴定案例分析
司法鉴定案例
安全防范案例
总结词
安全防范案例主要涉及声纹鉴定在安全领域的应用，用于监测和预防潜在的安全威胁。
详细描述
在安全防范案例中，声纹鉴定被用于监测和识别潜在的安全威胁，例如恐怖主义、间谍 活动等。通过实时监测和分析语音通信，可以及时发现异常声音特征，并采取相应的安 全措施。例如，在边境安全检查站，声纹鉴定技术被用于监测和识别非法越境人员的语
声纹识别(1)
较好的特征，应该能够有效地区分不同的说话人，但又能在同一说话人 语音发生变化时保持相对的稳定，不易被他人模仿或能够较好地解决被他人 模仿问题，具有较好的抗噪性能。当然，这些问题也可以通过模型方法去解 决。
模板匹配方法：利用动态时间弯折(DTW)以对准训练和测试特征序 列，主要用于固定词组的应用(通常为文本相关任务)；
声纹识别发展的分水岭
第三分水岭是在2011年，在 第十一届全国人机语音通讯学术会 议上，邓力分享了他在微软DNNbased speech recognition的研 究结果，将识别率提升了30%， 这将声纹识别的准确率一下子提升 了一个层次。DNN能从大量样本中 学习到高度抽象的说话人特征，并 对噪声有很强的免疫力，至此深度 学习被引入业界，国内对声纹识别 技术的关注点也放到了深度学习上。
信息领域。比如在自动总机系统中，把“得意”身份证之声纹辨认 和“得意”关键词检出器结合起来，可以在姓名自动拨号的同时向 受话方提供主叫方的身份信息。前者用于身份认证，后者用于内容 认证。同样，声纹识别技术可以在呼叫中心(Call Center)应用中 为注册的常客户提供友好的个性化服务。
银行、证券。鉴于密码的安全性不高，可以用声纹识别技术对电话 银行、远程炒股等业务中的用户身份进行确认，为了提供安全性， 还可以采取一些其他措施，如密码和声纹双保险，如随机提示文本 用文本相关的声纹识别技术进行身份确认(随机提示文本保证无法 用事先录好的音去假冒)，甚至可以把交易时的声音录下来以备查 询。
声纹识别
Voiceprint Recognition, VPR
声纹识别
技术简介 发展状况 实现原理 实际应用
声纹识别：通过对一 种或多种语音信号的特征 分析来达到对未知声音辨 别的目的，简单的说就是 辨别某一句话是否是某一 个人说的技术。
声纹识别（说话人识别）技术
声纹识别（说话⼈识别）技术说话⼈识别（Speaker Recognition，SR），⼜称声纹识别（Voiceprint Recognition,VPR），顾名思义，即通过声⾳来识别出来“谁在说话”，是根据语⾳信号中的说话⼈个性信息来识别说话⼈⾝份的⼀项⽣物特征识别技术。
便于⽐较，语⾳识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是通过声⾳识别出来“在说什么”。
为了简便，后⽂统⼀称为VPR。
传统的VPR系统多是采⽤MFCC特征以及GMM模型框架，效果相当不错。
后续也出现了基于i-vector，深度神经⽹络的等更多的算法框架。
【持续更新……】基础声纹识别的理论基础是每⼀个声⾳都具有独特的特征，通过该特征能将不同⼈的声⾳进⾏有效的区分。
这种独特的特征主要由两个因素决定，第⼀个是声腔的尺⼨，具体包括咽喉、⿐腔和⼝腔等，这些器官的形状、尺⼨和位置决定了声带张⼒的⼤⼩和声⾳频率的范围。
因此不同的⼈虽然说同样的话，但是声⾳的频率分布是不同的，听起来有的低沉有的洪亮。
每个⼈的发声腔都是不同的，就像指纹⼀样，每个⼈的声⾳也就有独特的特征。
第⼆个决定声⾳特征的因素是发声器官被操纵的⽅式，发声器官包括唇、齿、⾆、软腭及腭肌⾁等，他们之间相互作⽤就会产⽣清晰的语⾳。
⽽他们之间的协作⽅式是⼈通过后天与周围⼈的交流中随机学习到的。
⼈在学习说话的过程中，通过模拟周围不同⼈的说话⽅式，就会逐渐形成⾃⼰的声纹特征。
因此，理论上来说，声纹就像指纹⼀样，很少会有两个⼈具有相同的声纹特征。
美国研究机构已经表明在某些特点的环境下声纹可以⽤来作为有效的证据。
并且美国联邦调查局对2000例与声纹相关的案件进⾏统计，利⽤声纹作为证据只有0.31%的错误率。
⽬前利⽤声纹来区分不同⼈这项技术已经被⼴泛认可，并且在各个领域中都有应⽤。
⽬前来看，声纹识别常⽤的⽅法包括模板匹配法、最近邻⽅法、神经元⽹络⽅法，VQ聚类法等。
语谱图是声⾳信号的⼀种图像化的表⽰⽅式，它的横轴代表时间，纵轴代表频率，语⾳在各个频率点的幅值⼤⼩⽤颜⾊来区分。
声纹识别实践教学套件(3篇)
第1篇一、引言随着科技的不断发展，生物识别技术逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
声纹识别作为一种生物识别技术，以其独特的便捷性和安全性，在身份验证、信息安全等领域具有广泛的应用前景。
为了让学生更好地了解声纹识别技术，提高其实践能力，本文将介绍一款声纹识别实践教学套件。
二、套件概述声纹识别实践教学套件是一套集硬件设备、软件平台和教学资源于一体的教学工具。
该套件旨在帮助学生掌握声纹识别的基本原理、技术实现和应用场景，提高学生的创新能力和实践能力。
三、套件组成1. 硬件设备（1）声纹采集设备：包括麦克风、声卡等，用于采集和转换声音信号。
（2）声纹识别模块：包括处理器、存储器等，用于声纹数据的处理和分析。
（3）实验平台：包括计算机、实验箱等，用于搭建实验环境。
2. 软件平台（1）声纹采集软件：用于采集和转换声音信号，支持多种音频格式。
（2）声纹识别软件：包括特征提取、模式匹配等功能，实现声纹识别。
（3）实验平台软件：用于搭建实验环境，提供实验参数设置和结果展示。
3. 教学资源（1）教材：包括声纹识别的基本原理、技术实现和应用场景等内容。
（2）实验指导书：详细介绍了实验步骤、实验数据和实验结果分析。
（3）实验案例：提供了丰富的声纹识别应用案例，帮助学生更好地理解声纹识别技术。
四、实践教学内容1. 声纹采集与处理（1）实验目的：学习声纹采集与处理的基本原理，掌握声纹信号的特征。
（2）实验内容：使用声纹采集设备采集声音信号，利用声纹采集软件进行预处理，包括降噪、滤波等。
2. 声纹特征提取（1）实验目的：学习声纹特征提取的方法，掌握不同特征提取算法。
（2）实验内容：根据采集到的声纹信号，提取声纹特征，如频谱特征、时域特征等。
3. 声纹识别与验证（1）实验目的：学习声纹识别算法，掌握声纹识别系统搭建。
（2）实验内容：使用声纹识别软件，搭建声纹识别系统，实现声纹识别与验证。
4. 声纹识别应用（1）实验目的：学习声纹识别技术在实际应用中的实现。
声纹识别
11120374 刘宣缇 11120526 石雪娜 11120527 唐子淑
声纹识别
1、概述 2、声纹识别系统 3、特征提取 4、模式匹配 5、应用和发展前景
简介
声纹识别(VPR) ，生物识别技术的一种，也称 为说话人识别 ，是从说话人发出的语音信号 中提取声纹信息。 声纹(Voiceprint)，是用电声学仪器显示的携带 言语信息的声波频谱。
N −1 k =0 i ik jk
则量化M 个矢量的平均量化误差为
D=
1 M -1 ∑ di M i =0
通过LBG聚类算法找出能使D 达到最小的矢量中心 集合。这个集合构成了一套码本，它是M 个矢量在 N 维空间最佳分布的体现，即说话人发音的声学特 征的体现。所有说话人码本的集合构成声学模型。
声纹识别——模式匹配 模式匹配 声纹识别
(1)模板匹配方法：主要用于固定词组的应用(通常为文本相关任 务)； (2)最近邻方法：训练时保留所有特征矢量，识别时对每个矢量都 找到训练矢量中最近的K个，据此进行识别，通常模型存储和相似计 算的量都很大； (3)神经网络方法； (4)隐式马尔可夫模型(HMM)方法：通常使用单状态的HMM，或 高斯混合模型(GMM)，是比较流行的方法，效果比较好； (5)VQ聚类方法(如LBG)：效果比较好，算法复杂度也不高； (6)多项式分类器方法：有较高的精度，但模型存储和计算量都比 较大；
声纹识别系统
声纹识别系统的工作过程一般可以分为两个过 程：训练过程和识别过程。 无论训练还是识别，都需要首先对输入的原始 语音信号进行预处理。
声纹识别系统框图
语音信号
预处理
特征提取
采样、量化、预加 重和加窗等处理
训练
训练 别
声纹识别系统课程设计
声纹识别系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解声纹识别系统的基本原理，掌握声音信号处理的相关知识；2. 学生能了解声纹识别技术在生活中的应用，认识到其对社会的重要性；3. 学生掌握声纹特征提取、匹配与识别的基本方法，了解影响声纹识别效果的主要因素。
技能目标：1. 学生能运用所学知识，对实际声音信号进行预处理和特征提取；2. 学生能通过编程实现简单的声纹识别系统，具备一定的实际操作能力；3. 学生能对声纹识别系统进行性能评估，并提出优化方案。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对声纹识别技术的兴趣，激发探索未知领域的热情；2. 学生通过学习声纹识别系统，认识到人工智能技术在实际生活中的应用价值；3. 学生在团队协作中培养沟通、合作能力，增强解决问题的信心。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程目标旨在使学生在掌握声纹识别基本知识的基础上，培养实际操作能力，提高创新意识和团队协作能力。
通过分解课程目标为具体的学习成果，教师可针对性地进行教学设计和评估，确保课程目标的实现。
二、教学内容1. 声纹识别基本原理：声音信号处理基础，声音信号的时域、频域分析，声纹特征参数介绍；2. 声纹识别技术应用：介绍声纹识别在安全验证、刑侦、智能交互等领域的应用案例；3. 声纹特征提取：讲授常用的声纹特征提取方法，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测系数（LPC）等；4. 声纹匹配与识别：讲解声纹匹配算法，如动态时间规整（DTW）、支持向量机（SVM）等；5. 声纹识别系统实现：基于实际声音数据，指导学生进行预处理、特征提取、匹配识别等操作；6. 声纹识别性能评估：介绍评估指标，如准确率、召回率等，分析影响声纹识别效果的因素；7. 声纹识别系统优化：探讨优化方案，如特征融合、模型调整等。
教学内容依据课程目标进行选择和组织，保证科学性和系统性。
教学大纲明确以下安排和进度：第一周：声纹识别基本原理及声音信号处理基础；第二周：声纹识别技术应用及特征提取方法；第三周：声纹匹配与识别算法；第四周：声纹识别系统实现与性能评估；第五周：声纹识别系统优化方案探讨。
关于“声纹鉴定”课程教学的探讨
Total.376February 2017（A）The Science Education Article Collects总第376期2017年2月（上）课堂教学内容课时实验实训教学内容课时第1章声纹鉴定概论2实训一声纹鉴定软件学习2第2章语音学基础和频谱特征2实训二语音资料的有效获取2第3章语音资料的真实性检验2实训三声纹鉴定方法2第4章语音资料的同一性检验2实训四声纹鉴定程序和意见2作者简介：赵凯（1982—），男，河南新郑人，铁道警察学院公安技术系高级工程师，硕士研究生，主要从事刑事科学技术和公安信息技术研究。
关于“声纹鉴定”课程教学的探讨赵凯（铁道警察学院公安技术系河南·郑州450053）中图分类号：G642文献标识码：ADOI ：10.16871/ki.kjwha.2017.02.032摘要基于语音的生物特征识别技术在未来的生活中，应用越来越广泛，给人们生活带来便利的同时，由于电信诈骗产生的语音证据资料越来越多，使用声纹鉴定手段来还原案件的真相，保护人民的安全和权益，将成为公安物证鉴定的重要手段之一。
声纹鉴定课程作为公安院校专业课程，应建立贴近实战、学以致用的教学目的，合理设计教学内容，注重课程的实用性、操作性和层次性，以适应新形势下声纹鉴定在公安业务中的重要作用。
关键词声纹鉴定贴近实战教学Discussion on the Teaching of "Voiceprint Identification"//Zhao KaiAbstract The voice-based biometric identification technology will be applied more and more widely in future life.As there are more and more audio evidences of phone fraud,voiceprint identi-fication will become an important way for police officers to restorethe facts of cases and protect the people's safety and rights.As a professional course for police colleges,"Voiceprint Identification"course should be oriented by practice,so its teaching contents should designed rationally with more practice,in order to give play to the important role of voiceprint identification in police af-fairs under the new situation.Key words Voiceprint Identification;practice-oriented;teaching1引言声纹鉴定课程作为一门传统的刑事科学技术专业课程，很早就已经在公安类院校开设，但是相较于DNA 、指纹等客观性、唯一性更强，获取更便捷的物证来说，其在实际的公安案件中，并未得到广泛的普及，因此早期的声纹鉴定课程以普及新兴刑事科学技术为主要目的，并未从实际案件侦破角度，深入探究其教学内容和教学方法。
声纹识别(1)教学提纲共22页文档
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子பைடு நூலகம்外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
声纹识别(1)教学提纲
1、 舟 遥 遥 以 轻飏， 风飘飘 而吹衣 。 2、 秋 菊 有 佳 色，裛 露掇其 英。 3、 日 月 掷 人 去，有 志不获 骋。 4、 未 言 心 相 醉，不 再接杯 酒。 5、 黄 发 垂 髫 ，并怡 然自乐 。
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
声纹识别发展的分水岭
第三分水岭是在2011年，在 第十一届全国人机语音通讯学术会 议上，邓力分享了他在微软DNNbased speech recognition的研 究结果，将识别率提升了30%， 这将声纹识别的准确率一下子提升 了一个层次。DNN能从大量样本中 学习到高度抽象的说话人特征，并 对噪声有很强的免疫力，至此深度 学习被引入业界，国内对声纹识别 技术的关注点也放到了深度学习上。
趋势
从近几年情形可以看出，相比于指纹识别、人脸识别等生物识别 技术，声纹识别是“低调”的，但市场需求的确存在，且市场热度也 有上升趋势。
尽管前景可观，但就目前而言，声纹识别要想真正成熟并落地， 还需要克服一些难题。
因此，严格说来，声纹识别当“独行侠”的机会微乎其微。只有 在智能家居等相对局限的场景中才能够独立提供服务。在更多场景下， 则是通过与人脸、语音等其他识别技术配合，进行身份确认。
声纹识别发展的分水岭
第二个分水岭是2010年左右，这时候出现了iVector/PLDA算法。 iVector最大的亮点在于，把语音映射到了一个固定的且低维的向量上， 这意味这所有机器学习的算法都可以用来解决声纹识别的问题了，因 此这是一个巨大的进步。PLDA是一种信道补偿算法，因为在iVector 中，既包含说话人的信息，也包含信道信息，而我们只关心说话人的 信息，所以才做信道补偿，目前PLDA是最好的信道补偿算法，但噪 声对结果依然有很大的影响。
发声器官被操纵的方式
• 发声器官包括唇、齿、舌等，他们之间相互作用就会产生清晰的语音。而他们 之间的协作方式是人通过后天与周围人的交流中随机学习到的。人在学习说话 的过程中，通过模拟周围不同人的说话方式，就会逐渐形成自己的声纹特征。
声纹识别发展的分水岭
第一个分水岭是2000年。在2000年以前，进行声纹识别验证， 主要是基于模板匹配，这种算法基于信号比对，通常要求比对双方的 内容相同，比如要验证说“床前明月光”的人是谁，那验证人也必须 要说“床前明月光”才能验证，如果他说“疑似地上霜”的话，验证 就不能完成。2000年以后，开始出现基于高斯混合模型的声纹识别算 法，高斯混合模型是典型基于统计学习理论的方法，该算法采用大量 数据为每个说话人训练模型，使用高斯混合模型验证已经与文本无关 了，即要验证“床前明月光”的说话人时，说“疑似地上霜”也能够 验证成功。之后产生的许多主流研究方法都是在高斯混合模型的基础 上改进的，但高斯混合模型注册语音的时间过长，无法满足实际应用 场景的需求，因此需要新的技术来突破限制。
音域特征：音域的高低就是通常所说的声音饱满还是干瘪
不同人的声音在语谱图中共振峰的分布情况不同，声纹识别正是通 过比对两段语音的说话人在相同音素上的发声来判断是否为同一个人， 从而实现“闻声识人”的功能。
声纹识别可以说有两个关键问题，一是特征提取， 二是模式匹配(模式识别)。
特征提取的任务是提取并选择对说话人的声纹具有可分性强、稳定性 高等特性的声学或语言特征。与语音识别不同，声纹识别的特征必须是 “个性化”特征，而说话人识别的特征对说话人来讲必须是“共性特 征”。虽然目前大部分声纹识别系统用的都是声学层面的特征，但是表 征一个人特点的特征应该是多层面的，包括：(1)与人类的发音机制的解 剖学结构有关的声学特征(如频谱、倒频谱、共振峰、基音、反射系数等 等)、鼻音、带深呼吸音、沙哑音、笑声等；(2)受社会经济状况、受教 育水平、出生地等影响的语义、修辞、发音、言语习惯等；(3)个人特点 或受父母影响的韵律、节奏、速度、语调、音量等特征。
声纹识别(Voiceprint Recognition, VPR)，也称为说话人 识别(Speaker Recognition)，包括两类：说话人辨认(Speaker Identification)和说话人确认(Speaker Verification)。
说话人辨认技术： 用以判断某段语音 是若干人中的哪一 个所说的，是“多 选一”问题；
声纹识别
Voiceprint Recognition, VPR
声纹识别
技术简介 发展状况 实现原理 实际应用
声纹识别：通过对一 种或多种语音信号的特征 分析来达到对未知声音辨 别的目的，简单的说就是 辨别某一句话是否是某一 个人说的技术。
该项技术最早是在40年代末由贝尔实验室开发，主要 用于军事情报领域。随着该项技术的逐步发展，60年代末 后期在美国的法医鉴定、法庭证据等领域都使用了该项技术， 从1967年到现在，美国至少5000多个案件都通过声纹识别 技术提供了有效的线索和有力的证据。
说话人确认技术： 用以确认某段语音 是否是指定的某个 人所说的，是“一 对一判别”问题。
声纹(Voiceprint)：是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。
人类语言的产生是人体语言中枢与 发音器官之间一个复杂的生理物理过程， 人在讲话时使用的发声器官--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。每个人的语音声学特征 既有相对稳定性，又有变异性，不是绝 对的、一成不变的。这种变异可来自生 理、病理、心理、模拟、伪装，也与环 境干扰有关。
尽管如此，由于每个人的发音器官 都不尽相同，因此在一般情况下，人们 仍能区别不同的人的声音或判断是否是 同一人的声音。
声音摄谱仪
声纹识别的理论基础：每一个声音都具有独特的特 征，通过该特征能将不同人的声音进行有效的区分。
声腔的尺寸
• 包括咽喉，鼻腔和口腔等，这些器官的形状，尺寸和位置决定了声带张力的大 小和声音频率的范围。因为每个人的发声腔都是不同的，就像指纹一样，所以 每个人的声音也就有独特的特征。
人在讲话时使用的发பைடு நூலகம்器官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，主要体现在如下方面：
共鸣方式特征：咽腔共鸣、鼻腔共鸣和口腔共鸣
嗓音纯度特征：不同人的嗓音，纯度一般是不一样的，粗略地可分为高纯度（明亮）、低 纯度（沙哑）和中等纯度三个等级
平均音高特征：平均音高的高低就是一般所说的嗓音是高亢还是低沉