带你走进听声辨人的科技 什么是声纹识别 声纹识别的优劣势有哪些

除了指纹识别、人脸识别和虹膜识别、声纹识别还属于一种生物识别,广泛应用于智能产品、金融、刑事侦查等领域。什么是声纹识别?声纹识别指的是使用声音来识别一个人。声纹识别的原理是将声音信号转换成电信号,用于比较识别。声纹识别的优缺点是什么?过程是什么?让我们看看详细的介绍。

声纹识别原理

声纹是由电声仪器显示的带有语音信息的声波频谱。人类语言的产生是人类语言中心和发声器官之间复杂的生理和物理过程。人们在说话时使用的发声器官——舌头、牙齿、喉、肺和鼻腔——在大小和形状上因人而异,因此任何两个人的声纹图都是不同的。这也使得声纹识别成为身份认证的一种方式。

声纹识别

声纹识别优势和劣势

1.声纹识别具有以下优点:

(1)声波纹提取方便,可以无意识地完成,用户接受度也高;

(2)获取语音的识别成本低,使用简单,只需要一个麦克风,使用通讯设备时不需要额外的录音设备;

(3)适用于远程身份确认。通过网络(通信网络或互联网)实现远程登录只需要一个麦克风、电话或移动电话。

(4)声纹识别和确认的算法复杂度低;

(5)配合其他措施,如通过语音识别进行内容识别等。,可以提高准确率。这些优势使得声纹识别应用程序越来越受系统开发人员和用户的欢迎。

2.声纹识别的缺点:

当然,应用声纹识别有一些缺点,例如,同一个人的声音具有可变性,并且容易受到身体状况、年龄、情绪等的影响。例如,不同的麦克风和通道会影响识别性能。例如,环境噪声干扰识别;另一个例子是,在混合说话人的情况下,很难提取人类的声纹特征。

声纹识别流程

声纹识别的过程包括:语音信号处理、声纹特征提取、声纹建模、声纹比较、辨别和决策。

声纹识别匹配模式

声纹识别技术的关键在于处理各种声学特征参数和确定模式匹配方法。主要的模式匹配方法包括:

1.模板匹配方法:动态时间扭曲(DTW)用于对齐训练和测试特征序列,主要用于固定短语的应用(通常是与文本相关的任务);

2.最近邻法(Neighbor Method):训练时保留所有特征向量,识别时为每个向量找到训练向量中最近的K,根据K进行识别,一般来说,模型存储量和类似计算量都很大。

3.神经网络方法(Neural network method):有多种形式,如多层感知、径向基函数(径向基函数)等,可以对其进行明确训练,以区分说话人和背景说话人。训练量很大,不容易推广。

5.VQ聚类方法(如LBG):效果较好,算法复杂度不高,与隐马尔可夫模型方法结合可以收到较好的效果。

6.多项式分类方法:精度高,但模型存储量和计算量都很大。

此外,还有概率统计方法、动态时间扭曲方法、矢量量化方法等。

声纹识别技术困难

目前,声纹识别技术并未在市场上广泛使用,但其本身并不成熟,但由于实际商业应用场景的复杂性,很可能导致身份识别出现较大错误。

首先,说话人的声音声学特征不可避免地具有发展性和可变性,即同一个人,即使两个采集的声音内容相同,但在不同时期或特殊情况下,由于情感、速度、疲劳等原因,声纹特征并不一致。

其次,在真实环境中进行声纹特征提取。如何降低噪声和去混响仍然是一个大问题声纹识别。在外部环境中,各种噪声将通过记录设备收集。这些噪声会在一定程度上混淆或淹没说话人信息,使声纹系统无法获得准确的说话人声纹特征。因此,应用声纹识别技术的产品最适合在相对安静的场合使用。

 

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