循声辨魔 破案妙招

高科技的日新月异,不断为司法刑侦工作提供新的破案手段,从指纹足印鉴定到血型尸检报告;从远红外扫描成像重现犯罪现场到DNA测试;从测谎仪到虹膜识别;现在又多了一项声纹识别。它一出现就因其简便、经济、准确等特征立刻博得专业人士的认可,很多疑难案件在声纹识别下真相大白,因为犯罪分子可以逃逸可以整容可以隐姓埋名,甚至可以更换血型,但是,声音却是永远无法改变的——     

采用DTW算法和语音增强的嵌入式声纹识别系统

动态时间规整(dynamic time warping,DTW)是一种相对简单成熟的算法,广泛用于语音识别系统中.针对环境噪声对声纹识别系统性能的影响,用信噪比关联谱减及自适应门限端点检测进行抗噪声处理,在此基础上采用DTW算法设计了基于嵌入式ARM9平台的声纹识别实现方案,并给出了带噪环境下的声纹识别实验结果.     

基于大津算法和深度学习的开集声纹识别自适应阈值计算方法

针对开集声纹识别的自适应阈值计算问题, 提出一种基于大津算法和深度学习的阈值计算方法. 首先, 采用三层受限Boltzmann机堆叠而成的深度置信网络从Mel倒谱系数中提取语音深层特征; 其次, 通过Gauss混合模型计算特征的相似度值, 对特征的相似度值使用大津算法计算阈值. 实验结果表明, 该方法识别效果较理想, 与等错误率计算阈值方法相比, 具有更高的识别准确率.     

声纹识别在开放仪器管理中的应用

在现有的仪器工作站中加入基于GMM-HMM算法的声纹识别系统,利用声纹的唯一性识别仪器用户,实现开放仪器的无人监管.应用该声纹识别系统,进行语音动态口令测试.结果表明:该系统语音动态口令的错误接受率低于1%,可有效地防范录音冒充,保证系统的可靠性.     

Mel频率倒谱系数提取及其在声纹识别中的作用

从说话人的语音信号中提取出说话人的个性特征是声纹识别的关键。本文介绍了一种基于HMM的声纹识别系统,采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)作为特征参数,取得了很好结果。     

基于蚁群算法的模糊C-均值聚类算法

提出了一种基于蚁群算法（ACG）的模糊动态C-均值聚类算法的声纹识别，该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力，克服了算法在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解的缺点，动态地确定了聚类中心和数目.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类.将此算法运用于声纹识别上，从语音信号中提取待识别的特征矢量集，对待识别声纹信号进行识别.实验证明，该算法解决了算法对初始值敏感，易陷入局部最优的问题，且计算简单，识别率较高，具有较好的鲁棒性.     

基于蚁群算法的模糊C-均值聚类算法在声纹识别中的应用

提出了一种基于蚁群算法(ACG)的模糊动态C-均值聚类算法的声纹识别,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了算法在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解的缺点,动态地确定了聚类中心和数目.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类.将此算法运用于声纹识别上,从语音信号中提取待识别的特征矢量集,对待识别声纹信号进行识别.实验证明,该算法解决了算法对初始值敏感,易陷入局部最优的问题,且计算简单,识别率较高,具有较好的鲁棒性.     

声纹识别特征MFCC的提取方法研究

目的:研究声纹识别在人的个体生物特征识别中的应用。方法:利用符合人听觉特性的语音特征参量MFCC作为识别特征,并且在Matlab平台上对MFCC的提取算法进行了详细的阐述和程序设计。结果:在实际应用中取得了较高的识别率。结论:采用MFCC作为特征参数进行声纹识别,其正确率比用LPC等作为特征参数有较大的改善。     

企业新风

新版微信增添声音登录功能微信近日上线i OS新版本,该版虽未添加重大功能,但部分功能升级优化后,实用性增强,如增设声音登录功能、一键清理微信缓存等。使用声音登录微信的功能名为"声音锁",用户在设置里开启该功能后,退出账号再登录时,只要读出相应的数字,无需输入密码就能进入微信。目前该功能仍在灰度上线期间,仅部分用户可以体验到。声音锁功     

数字声纹识别技术应用研究

数字声纹识别系统完全摆脱频谱图比对模式,充分利用当今各种成熟的计算机、通信技术,做到无需人工介入的全程自动化。数字声纹识别技术的比对对象是非物理形式存在的语音痕迹,其中的生物特征在未来相当长时间内很难通过常规或非常规技术手段进行伪造或复制。该技术可应用于多种领域,在公安领域有着多方面的应用。