B/S模式下嵌入式说话人身份认证系统

目的 研究设计基于B/S模式的与文本相关嵌入式说话人语音身份认证系统.方法 针对网络数据传输的噪声环境、语音识别算法的复杂度和大量用户远程实时认证的需求等问题,首次利用了MPC850微控制器和EP2C35 FPGA芯片,采用2代小波降噪,语音增强,声谱中主要参数分布估计,加权MFCC语音特征提取,与指定文本相关的混合HMM辨识等技术完成设计要求.结果 给出了系统SOC实现方法 ,讨论了语音特征提取算法的原理及改进措施.结论 该系统能有效地完成基于B/S模式远程说话人身份认证,具有较高的实践应用价值.     

基于支持向量机和小波分析的说话人识别研究

说话人识别技术目前已经成为身份认证及人工智能领域研究的一个热点,解决噪声环境下的说话人识别问题具有重要的理论价值和深远的实用意义．针对这一问题,提出了一种基于支持向量机和小波分析的识别方法及其框架模型,并且设计与实现了一个识别系统,即利用小波阈值去噪法将语音信号和噪声分离,实现语音增强,最终采用SVM分类器基于样本进行训练和测试,实现说话人的分类识别．     

小波消噪在说话人识别系统中的应用

说话人识别技术是根据待识别人的语音与预先提取的说话人语音特征是否相匹配来鉴别说话人身份的一种生物认证技术,具有广泛的应用前景。采用矢量量化（VQ）方法,可以在信息量损失较小的情况下更好地压缩数据量,从而增高说话人识别系统的识别率。本文研究了说话人识别的相关技术,提出并设计了一个基于VQ的说话人识别系统,当用于训练的数据量较小时,可以得到比较稳定的识别性能。     

一种新的数字语音通信中说话人身份认证方法

目的为保证网络信息交互的安全,在数字语音通信中对说话人进行身份认证。方法利用回声隐藏技术,在语音信号中嵌入表征说话人身份的数字签名。结果实验证明,引入的回声信号听觉上不能感知。通过倒谱分析,能够完整地从隐写语音信号中提取出数字签名。结论是一种有效的说话人认证方法,具有广泛的应用前景。     

基于身份签名的P2P语音认证及密钥协商方法

为了解决P2P语音网络中节点认证和密钥协商问题,提出了一种基于身份签名的节点双向认证及密钥协商方法.首先从可信节点群中获得签名密钥碎片,并将其组合成节点的签名密钥,然后通过通信双方安全交互来完成相互认证.结合基于身份签名的Oakley密钥协商协议实现了通信双方的会话密钥协商.提出的基于身份签名的P2P语音认证及密钥协商...     

语谱特征的身份认证向量识别方法

针对采用梅尔频率倒谱系数(mel-frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为身份认证向量(identity vector,i-vector)进行说话人识别存在语音信息不全的问题,提出一种基于语谱特征的身份认证向量识别说话人的方法。语音信号经过预加重、分帧加窗预处理之后,通过短时傅立叶变换转换成语谱图,语谱图被提交到高斯通用背景模型,在高维均值超向量空间中选择合适的低维线性子空间流型结构以构造符合正态分布的向量作为身份认证向量。这些获取的身份认证向量经过线性判别性分析实现降维并存储。最后采用对数似然比(log-likelihood ratio,LLR)方法对训练和测试阶段的i-vector进行评分,完成说话人识别。以TIMIT数据库为标准的数值实验结果表明,相比采用MFCC作为特征的识别方法,研究的等错误率(equal error rate,EER)更低。     

一种基于SIP下VoIP身份认证技术的解决方案

VoIP系统是一项通过IP网络数据包传送语音的通信业务,保证VoIP的安全是提供IP通信业务的前提,而身份认证则是IP网络安全体制中最为重要的环节之一.随着SIP正成为VoIP通信系统的主流协议,文章在总结了当前VoIP系统对呼叫者身份进行认证的方法的基础上,提出了一种基于智能卡和SIP来电ID的双因素身份认证技术解决方案,并通过模拟攻击实验,对其安全性进行了分析.     

基于语音识别的说话人身份辨识系统

提出一种在小字库孤立语音条件下,集成语音识别与说话人的识别技术,并进行说话人身份代码（密码）识别、认证．利用语音信号的短时分析技术进行孤立词的单元分割,采用临界带特征矢量作为语音信号特征,分析了经典语音识别算法——动态时间规整算法,提出了对语音模板各帧加权的改进方法．为提高识别响应速度,研究了多门限多轮次的判决方法,在增加多套模板、提高识别率的情况下,降低了系统的响应时间．     

声纹识别在校园网身份认证中的作用

说话人识别是语音识别的一种特殊方式,对于各种领域的身份认证具有得天独厚的优势.以线性预测系数（Linear Prediction Coefficients,简称LPC）作为特征参数,采用动态时间规整（DTW）算法建立了一个与文本相关说话人确认系统,它基于C/S（客户/服务器）模型,采用TCP/IP,能够实现局域网上的语音登陆.实验结果表明,这种系统在通过校园网进行说话人身份认证中是有效的.     

基于加速度特征点提取的步态身份认证

为了提高现有的基于加速度计的步态身份认证方法的性能,提出了一种基于加速度特征点提取的步态身份认证方法。使用基于小波变换的方法提取步态加速度特征点,并使用动态时间规整算法对提取出的特征点序列进行匹配。为了验证该方法的性能,建立了一套步态加速度无线采集系统并采集了18个志愿者的步态信息。实验结果表明,该方法的身份认证平均错误率为6.9%。与现有方法相比,该方法有效地减少了步态模板的数据存储量,缩短了匹配时间,提高了认证算法的性能。     

基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法

为了准确地对人的身份进行识别,利用图像中脉络延伸方向与脉络间位置的相互联系,将隐马尔科夫模型(HMM)应用于识别系统中,提出了一种基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法.图像经预处理后得到静脉的骨架信息,将细化后的静脉图像进行Radon变换,每一静脉对象可表示为一个HMM;对于已知确定的训练样本库,利用遗传算法自适应调整HMM参数,使所有测试图像的观测序列在真实匹配模型中发生的概率值远远大于其在虚假匹配模型中发生的概率值,提高了不同静脉对象的区分度.实验表明,该算法具有较高的正确识别率,并具有良好的实时性.     

一种基于小波神经网络混合模型的说话人识别方法

提出一种混合模型,即将隐马尔可夫模型(HMM)和小波神经网络(WNN)相结合应用于说话人识别的模型.该方法利用HMM的时序建模能力以及小波神经网络较强的模式分类能力,进行与文本无关的说话人的识别.实验表明,采用这种混合模型可以提高系统的识别率,特别在噪声环境中具有一定的噪声鲁棒性,提高了识别性能.     

一种改进的基于小波去噪HMM非特定人语音识别算法

在HMM算法的基础上引入了小波去噪理论，从而提高了原始语音的信噪比和最终识别率.由于分别对每段语音去噪并进行端点检测，大大降低了运算量，因而减少了训练时间，达到了较好的识别效果.通过与DTW算法的对比，证明了改进的HMM算法在非特定人语音识别中的良好效果.     

基于小波变换的说话人语音特征参数提取

在说话人识别系统中，提取反映说话人个性的语音特征参数是系统的关键问题之一，本文在研究小波变换理论的基础上，借鉴MFCC参数的提取方法，用小波变换代替傅立叶变换，提取了新的特征参数DWTMFC，并对常用的coif3、db6、db4、sym4、bior2．4这几种小波函数进行了比较，实验结果表明：coif3为提取语音特征参数的最优小波函数，DWTMFC参数的性能优于MFCC参数。     

一种高识别率的语音密码锁

采用基于统计模型的隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)来描述语音模型,进行语音模型库训练,并使用模板匹配的Viterbi算法进行语音识别,实现了以凌阳16位单片机SPCE061A为核心的语音密码锁系统,包括键盘模块、电源模块、门锁控制模块、LCD显示模块。该密码锁将语音密码和键盘密码技术相结合以保证系统安全性,通过测试,系统对特定人语音识别率为98%。     

连续语音的三音子DDBHMM识别方法

针对目前连续语音识别中广泛使用的齐次HMM(hidden Markov model)模型识别精度低的现状,该文提出了三音子DDBHMM(duration distribution based HMM)识别方法。根据汉语的特点,设计了适用于连续语音识别的三音子。描述了识别中使用的MLSS(most likely statesequence)准则。设计了识别网络并阐明了用于三音子识别的帧同步识别算法。将三音子DDBHMM识别方法与三音子齐次HMM识别方法和双音子DDBHMM识别方法进行了实验对比,结果表明:采用三音子DDBHMM可以使得识别错误率分别下降0.95%和2.29%。说明该方法能够显著地改进连续语音识别性能。     

一种新型的与文本相关的说话人识别方法研究

在与文本相关的说话人识别研究中,既要包含说话人身份的识别,又要包含语音文本内容的识别.提出一种基于语音识别的与文本相关的说话人识别方法,从而建立说话人的声纹模型和语音文本模型,与传统的仅建立一种模型的方法相比,该方法能更精确地描述说话人身份信息和语音的文本信息,较好地解决了短时语音样本识别效果不佳的问题.测试实验表明,和传统与文本相关的说话人识别方法(如基于动态时间规整、高斯混合-通用背景模型)相比,由本方法建立的系统虚警概率降低了8.9%,识别性能得到了提高.     

隐马尔可夫过程小波变换的参数估计

作者提出了一种新的方法来解决通过小波变换后的隐马尔可夫过程参数的计算问题．这个方法不必根据变换后的结果对系统参数进行重新估计,而只需利用变换后输出的小波系数直接来计算参数即可,避免了保留所有训练数据的繁琐复杂计算过程。     

终端嵌入式数学公式手写识别中的连笔搜索算法

在数学公式的手写识别中,由于人们的书写习惯造成大量连笔的存在,连笔识别错误给后续公式的识别造成的影响是当前公式识别系统中一个非常重要、而又没有得到很好解决的问题,同时,公式输入的过程中出现连笔又在所难免.本文提出了一种基于DP算法和隐马尔可夫模型的数学公式连笔字符识别方法,识别时,采用DP匹配算法和隐马尔可夫模型相结合的方法,首先使得字库样本与待识样本的码列匹配关系是最优的,当出现连笔字符或结构系统拒识时,采用隐马尔可夫分类器,从而提高整体的识别效率.     

基于HMM-BIC的说话人日志系统

该文提出一种改进的基于隐Markov模型(HMM)和Bayes信息准则(BIC)的说话人日志系统。它用来检测会议语音数据中"谁在什么时候说话"。在对说话人模型进行Gauss混合模型(GMM)建模的时候,考虑到用来建模的数据通常会比较短,首先训练一个通用背景模型,然后用最大后验概率(MAP)准则得到相应片段的模型。在NIST 2004年举办的说话人日志评测任务数据集RT-04S上的实验结果表明:该系统与国际主流系统相比有一定的优势。