潘樹誠 章堅武

摘 要：目前，互聯(lián)網(wǎng)身份認(rèn)證普遍采用單一的固定密碼認(rèn)證模式，認(rèn)證安全性非常低，因此迫切需要一種安全系數(shù)高又能普及的身份認(rèn)證方式。聲紋作為一種高活性生物特征，用于身份認(rèn)證具有十分廣闊的應(yīng)用前景?；谏疃葘W(xué)習(xí)（DL）的語音認(rèn)證系統(tǒng)包含兩個模型：聲紋辨別（VI）模型和聲紋文本匹配（VTM）模型，都基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。其中，VI模型是一個二分類模型，主要用于確認(rèn)當(dāng)前說話人是否為惡意（錄音）攻擊者；VTM模型是一個多分類模型，主要用來匹配用戶預(yù)先設(shè)定的身份認(rèn)證信息。通過實驗，兩個模型在ASVD數(shù)據(jù)集的識別率分別達(dá)到100%和98.3%，相比caffe-net模型，VTM模型的識別率提高了10.8個百分點。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：VI模型；VTM模型；深度學(xué)習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

DOIDOI：10.11907/rjdk.181193

中圖分類號：TP301

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-7800（2018）010-0022-05

英文摘要Abstract：The current Internet anthentication mode is generally in the form of single fixed passwords with very low security. Therefore it is urgent to have a new anthentication mode with high security and extensive adaptibility. As a highly active biometric feature， voiceprint has broad application prospect in identity anthentication. The vocie anthentication system based on deep learning includes two models：vocie identification model （VI） and vocie text matching model （VTM）， which are both based on convolutional neural network （CNN）. VI model is a binary-classification model mainly used to confirm if the current speaker is a malicious attacker or a recording. VTM model is a multi-classification model mainly used to match the preset users′ identity anthentication. According to the experiment， the two models achieve 100% and 98.3% recognition rates resepectively in the ASVD dataset. The recognition rate of VTM model has 10.8 percentage increase than that of CaffeNet model.

英文關(guān)鍵詞Key Words：VI model； VTM model； deep learning； convolutional neural network

0 引言

在當(dāng)今移動互聯(lián)網(wǎng)時代，人與人之間的通信大部分是在線上完成的，比如通話、游戲、購物等。要在線上實現(xiàn)使用者的身份驗證，傳統(tǒng)的解決方案是通過設(shè)置密碼，運用系統(tǒng)自帶的加解密算法實現(xiàn)身份驗證。然而現(xiàn)在網(wǎng)上的應(yīng)用非常多，如果每個賬戶都設(shè)置一個新密碼，顯然是不可取的；所有賬戶都使用一個密碼，又保證不了信息安全，很容易被黑客攻擊。根本原因是密碼驗證類似于非生物活性特征的指紋識別驗證，是“非活性”、容易被復(fù)制的。由于每個人的聲紋特征不一致并難以被仿制，采用聲紋識別技術(shù)可以較好解決上述密碼驗證安全問題。

近年來，人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)開始慢慢進入人們的視野，成為當(dāng)下最熱門的話題之一。自從2006年Hinton等[1]提出深度學(xué)習(xí)（Deep Learning，DL）的概念，并基于深度置信網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Networks，DBN）提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法以來，國內(nèi)外掀起了深度學(xué)習(xí)的研究熱潮[2]。2012年6月，斯坦福大學(xué)機器學(xué)習(xí)教授Andrew Ng和大規(guī)模計算機系統(tǒng)專家Jeff Dean共同主導(dǎo)了Google Brain項目[3]；2014年3月，F(xiàn)acebook的Deep-Face項目基于9層深度網(wǎng)絡(luò)的人臉識別模型其識別率達(dá)到97.35%[4]；2016年3月，基于深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能-Alpha Go大戰(zhàn)世界圍棋冠軍李世石，并以4∶1的戰(zhàn)績?nèi)〉脛倮?，舉世震驚；2016年10月，硅谷推出的無人駕駛汽車在美國加州正式上路。語音識別技術(shù)隨著深度學(xué)習(xí)的熱浪得到了高速發(fā)展，目前國內(nèi)外很多公司都在積極推動語音識別技術(shù)的應(yīng)用。亞馬遜于2011-2013年相繼收購Yap、Evi和Ivona Software，增強語音識別在商品搜索上的技術(shù)；Facebook于2013年相繼收購Mobile Technologies和Mit.ai，加強了定向廣告中的語音技術(shù)；蘋果于2010-2015年相繼收購Siri Inc、Novauris Technologies、VocallQ和Emotient，進一步完善了Siri的功能；微軟研發(fā)Skype、Contana和微軟小冰，其中Contana在Win10系統(tǒng)中應(yīng)用較為成功；國內(nèi)華為、阿里巴巴、百度和科大訊飛等互聯(lián)網(wǎng)、通信巨頭也都紛紛在語音識別領(lǐng)域投入巨資進行大量應(yīng)用性研究。

目前，深度學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域，其中發(fā)展最為迅速的屬圖像領(lǐng)域。圖像識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用到實際生活中，比如支付寶的“刷臉”功能、汽車車牌識別功能及交通人流量的控制功能等。圖像識別在大數(shù)據(jù)分類、統(tǒng)計、識別等方面有很好的效果，但是作為一種非生物活性特征，其安全性系數(shù)比較低，所以在安全認(rèn)證方面有很大的不足。為解決該問題，阿里巴巴提出用戶在識別階段通過多個角度的臉部姿態(tài)增加人臉識別的安全性，但是對用戶體驗有很大的影響。鑒于此問題，本文提出基于語音信號的識別-匹配安全認(rèn)證模式系統(tǒng)，將語音信號轉(zhuǎn)換成語譜圖和聲譜圖，通過圖像分類模型進行分類，并經(jīng)過系統(tǒng)的二次判決保證認(rèn)證系統(tǒng)的安全性。結(jié)合圖像識別技術(shù)高識別率和語音特征高生物活性系數(shù)兩個優(yōu)點，加強了認(rèn)證模式的安全性和適用性。

1 認(rèn)證模式

近年來不斷出現(xiàn)單口令密碼認(rèn)證系統(tǒng)被暴力破解[5-6]和字典分析[7]事件，說明單口令密碼認(rèn)證系統(tǒng)的安全系數(shù)有待提高。本文針對該問題，提出以表征生物特征活性系數(shù)最高的聲紋為基礎(chǔ)的二次判決識別匹配模式。該模式由3個模塊構(gòu)成：聲紋辨別（Voiceprint Identification，VI）模塊、短語句文本匹配模塊和系統(tǒng)判決模塊。

單獨的短語句文本匹配VTM模型在原聲和錄音聲的多分類任務(wù)中效果不是很理想，而聲紋辨別VI模型和VTM模型分別在二分類問題及多分類問題上有很好的表現(xiàn)。首先將轉(zhuǎn)換后的語譜圖數(shù)據(jù)輸入二分類VI模型，分析模型輸出數(shù)據(jù)并傳遞參數(shù)給下一個環(huán)節(jié)，如果識別失敗，系統(tǒng)輸出為警報狀態(tài)，反之則進入短語句匹配模塊。再將轉(zhuǎn)換后的聲譜圖數(shù)據(jù)送入VTM模型，分析模型輸出數(shù)據(jù)并傳遞參數(shù)給系統(tǒng)輸出。

1.1 聲紋特征優(yōu)勢

聲紋[8-10]是一種“活性”系數(shù)非常高的生物非表征特征，具有很廣泛的應(yīng)用。在安全性方面，具有其它生物特征不具備的優(yōu)勢，其它一些生物特征如人臉、指紋、掌型、指靜脈和虹膜等都屬于表征特性，很容易被復(fù)制并落入第三方手中，而聲紋作為一種非表征特性，具有無法被完全復(fù)制的特點。在實用性方面，語音信號采集只需要一個錄音模塊，移動終端都具備該功能，所以聲紋識別的應(yīng)用價值非常高。聲紋特征與其它生物特征比較如表1所示[11]。

1.2 CNN模型介紹

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在語音、圖像領(lǐng)域得到了快速發(fā)展。一些基于深度學(xué)習(xí)的識別模型漸漸取代了以UBM-MAP-GMM[12]模型（Douglas Reynold）、Joint Factor Analysis[13-16]模型（Patrick Kenny）和i-vector[17-18]模型（NajimDehak）為代表的傳統(tǒng)識別模型。在語音領(lǐng)域，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[19-21]（RNN、DRNN、LSTMs）模型因為具有時序上元素關(guān)聯(lián)程度的表達(dá)能力，在語音長文本識別中大放異彩。在圖像領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[22-25]（CNN）模型因為具有局部感知區(qū)域、權(quán)值共享的優(yōu)勢，在圖像處理方面取得了非常大的成功。

識別驗證系統(tǒng)需要短時、安全的識別模式，要求系統(tǒng)能夠快速獲得短語音的識別結(jié)果，而RNN模型對短語音識別效果不是很理想。鑒于CNN模型在圖像領(lǐng)域的巨大成功，本文借用圖像處理的方式進行語音識別。系統(tǒng)中用到了兩個模型：Binary-Classification（二分類）聲紋辨別模型和短文本匹配（Phrase-Matching）模型，都屬于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型。

CNN模型可分為輸入層、卷積層、池化層、softmax分類層、全連接層以及輸出層，其中核心層是卷積（convolution）層和池化（pooling）層，屬于隱層。卷積層通過調(diào)整卷積核的大小和卷積步長，可以大大減少模型網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點參數(shù)，提高模型的效率；池化層通過調(diào)整池化核的大小和模式進一步減少模型參數(shù)，并能夠銳化圖像特征。多層CNN模型一般都是由多個卷積層和池化層組合構(gòu)成的（見圖2）。

CNN模型結(jié)構(gòu)中有3個要素：局部感知域、權(quán)值共享及pooling。該3個要素是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想，也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在圖像領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵。

1.2.1 局部感知域

CNN模型的每個卷積層中，都會有不同的卷積核窗口對輸入圖像進行局部卷積，并將結(jié)果作為下一層的輸入圖像，如圖3所示。圖3中前一層的綠色區(qū)域被稱作局部感知域，大小由卷積核窗口的大小決定。每個局部感知域通過卷積核窗口映射到下一層的一個神經(jīng)元。

1.2.2 權(quán)值共享

在卷積層中，卷積核需要對整個輸入圖片進行局部感知域的卷積掃描，卷積核內(nèi)的值與bias值被稱為該卷積核的權(quán)值。權(quán)值共享就是用同一個卷積核掃描整個圖片，它有兩個很重要的作用：其一，能夠大幅度減少輸出訓(xùn)練參數(shù)，從而大幅度減少計算量；其二，能夠提取到無關(guān)特征位置的圖片底層邊緣特征，解決目標(biāo)特征空間位置變換的問題（見圖4）。

1.2.3 pooling層

pooling層的主要功能是聚化圖像特征、減少訓(xùn)練參數(shù)以及保持圖像（平移、旋轉(zhuǎn)、尺度）不變性。常見的池化方法有均值池化法和最大值池化法，并且池化窗口一般不會重疊。本文采用最大值池化法處理卷積后的圖片（見圖5）。

1.3 VI模型

聲紋辨別是指通過語音頻譜圖信號確定說話人的身份信息。本系統(tǒng)中的聲紋辨別模塊采用一個二分類模型，主要作用為檢測是否有攻擊性錄音信號與確定是否為目標(biāo)說話人。這個模型的輸出結(jié)果為3類：一是檢測是否有攻擊性錄音信號，如果有則系統(tǒng)發(fā)出安全預(yù)警；二是確認(rèn)是否為目標(biāo)說話人，如果是則進入下一環(huán)節(jié)；三是判斷是否非前兩類，如果是則提示重新輸入。該模型由8層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。

2 實驗及結(jié)果分析

實驗中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集方法如下：在實驗室環(huán)境下，一個人說10個短語音片段，每個短語音片段分別說10次（訓(xùn)練）+1次（系統(tǒng)測試），分成10類；在采集該110個語音信號的同時，用另一個錄音設(shè)備將其錄下來，再經(jīng)過麥克風(fēng)播放并用同一個設(shè)備第二次采集，得到新的110個語音信號；第三次采集10個非本人發(fā)音的語音片段，就得到了200個訓(xùn)練數(shù)據(jù)和30個系統(tǒng)測試數(shù)據(jù)。本次實驗中兩個模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，比例都是4∶1，即160個模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)和40個模型測試數(shù)據(jù)。30個系統(tǒng)測試數(shù)據(jù)則通過任務(wù)要求進行不同的搭配，實現(xiàn)系統(tǒng)的性能測試。

訓(xùn)練階段，首先將上述采集的200個數(shù)據(jù)，通過MATLAB程序轉(zhuǎn)換成訓(xùn)練要用的256*256像素灰度語譜圖。然后將該200個數(shù)據(jù)分為兩類：第一類是原始語音數(shù)據(jù)，第二類是錄音設(shè)備播放的語音數(shù)據(jù)，并作為二分類模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。準(zhǔn)備完訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，對二分類網(wǎng)絡(luò)進行參數(shù)調(diào)整，實驗采用2個二分類網(wǎng)絡(luò)模型（caffe-net官方提供模型及自己修改的mulrote-net模型），通過對比2個訓(xùn)練模型結(jié)果，擇優(yōu)選取。實驗中，2個模型分別迭代3 000次，得到的模型結(jié)果如下：①模型一，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)識別率為1，loss值為5.008e-05，訓(xùn)練完成的模型在測試集上的識別率為1，loss值為0.23507，識別率曲線如圖6所示；②模型二，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)識別率為0.975，loss值為2.39606e-05， 訓(xùn)練完成的模型在測試集上的識別率為0.975，loss值為0.307844，識別率曲線如圖7所示。

對比兩者的訓(xùn)練結(jié)果，因為caffe-net的識別率優(yōu)于mulrote-net，所以在VI模型中選用caffe-net網(wǎng)絡(luò)。

接下來訓(xùn)練VTM模型，將第一次采集的10個短語分成10類，記為（A1，A2，……A10），同樣把第二次采集的10個短語分成10類，記為（B1，B2，……B10），最終得到20類訓(xùn)練數(shù)據(jù)。通過MATLAB程序?qū)⒃紨?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成256*256像素的灰度聲譜圖，作為VTM的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

調(diào)整VTM訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練參數(shù)，分別將數(shù)據(jù)送入caffe-net和mulrote-net網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，迭代3 000次，得到的訓(xùn)練結(jié)果如下：①模型一，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)識別率為88%，loss值是2.28352e-07，訓(xùn)練完成的模型在測試集上的識別率為87.5%，loss值為0.263325，識別率曲線如圖8所示；②模型二，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)識別率為98%，loss值是1.3113e-07，訓(xùn)練完成的模型在測試集上的識別率為97.5%，loss值為0.177345，識別率曲線如圖9所示。

對比兩者的訓(xùn)練結(jié)果，因為mulrote-net的識別率明顯優(yōu)于caffe-net，所以在VTM模型中選用mulrote-net網(wǎng)絡(luò)。

系統(tǒng)測試階段，數(shù)據(jù)類型分為4類：匹配數(shù)據(jù)、非攻擊性非匹配數(shù)據(jù)、攻擊性匹配數(shù)據(jù)、攻擊性非匹配數(shù)據(jù)。每一組測試數(shù)據(jù)有3個語音片段，其來源組成決定了系統(tǒng)測試的數(shù)據(jù)類型。本文實驗測試了12組數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)組成如表2所示。

3 結(jié)語

在被稱為“第三次技術(shù)革命”的互聯(lián)網(wǎng)時代，安全是最重要的一個環(huán)節(jié)。本文結(jié)合深度學(xué)習(xí)圖像知識和聲紋特征，在安全識別方面提出了一個解決方案。實驗采用一種“活性”系數(shù)非常高的生物特征——聲紋，因為其原始數(shù)據(jù)不能被無失真地保存下來，所以安全性非常高。也因為該特性，語音在安全領(lǐng)域具有很大的研究價值，同時也有很多技術(shù)難題。本實驗使用的數(shù)據(jù)都是在實驗室環(huán)境下采集的，并手動截取高能量語音區(qū)間，弱化了外界干擾對數(shù)據(jù)的影響。而在實際應(yīng)用中，語音信號采集不可避免會受到不同程度的外界干擾。

接下來可以研究自動分離語音信息能量集中區(qū)間和外界噪音區(qū)間，并通過噪音分析對分離出來的有效語音區(qū)間部分進行去噪處理。這一技術(shù)將會對語音的實際應(yīng)用起到關(guān)鍵性作用。

參考文獻(xiàn)：

[1] LECUN Y，BENGIO Y，HINTON G.Deep learning[J].Nature，2015，521（7553）：436-444.

[2] HINTON G E，OSINDERO S，TEH Y W.A fast learning algorithm for deep belief nets[J].Neural Computation，2014，18（7）：1527-1554.

[3] HALLIE S.The man behind the google brain： andrew NG and the quest for the new AI[EB/OL].https：//www.wired.com.

[4] JOHANNES B，CHRISTIAN E.Face recognition with deep learning for mobile applications [EB/OL].http：//informatikprojekt.de.

[5] VAITHYASUBRAMANIAN S，CHRISTY A.An analysis of CFG password against brute force attack for web applications[J].Contemporary Engineering Sciences，2015，8（9）：367-374.

[6] 郭鳳宇，錢怡.一個密碼暴力破解系統(tǒng)的設(shè)計[J].網(wǎng)絡(luò)與信息，2009（8）：30-31.

[7] VISHWAKARMA D，MADHAVAN C E V.Efficient dictionary for salted password analysis[C].IEEE International Conference on Electronics，Computing and Communication Technologies，2014：1-6.

[8] KERSTA L G.Voiceprint identification[J].Nature，1962，196（4861）：1253-1257.

[9] KANE J A.Voice print recognition software system for voice identification and matching[P].US，US8595007B2.2013-11-26.

[10] LI L，LIN Y，ZHANG Z，et al.Improved deep speaker feature learning for text-dependent speaker recognition[C].Signal and Information Processing Association Summit and Conference，2015：426-429.

[11] 方植彬.信息與通信網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)——生物識別技術(shù)[J].電子產(chǎn)品可靠性與環(huán)境試驗，2014，32（5）：55-61.

[12] SHEN Y，YANG Y.A novel data description kernel based on one-class SVM for speaker verification[C].IEEE International Conference on Acoustics，Speech and Signal Processing，2007：489-492.

[13] CHOW D，ABDULLA W H.Robust speaker identification based perceptual log area ratio and Gaussian mixture models[C].International Conference on Interspeech，2004：1761-1764.

[14] HEBERT M.Text-dependent speaker recognition[M].Springer Berlin Heidelberg，2008.

[15] VOGT R J，LUSTRI C J， SRIDHARAN S .Factor analysis modeling for speaker verification with short utterances[J].Journal of Substance Abuse Treatment，2008，10（1）：11-16.

[16] VOGT R， BAKER B， SRIDHARAN S.Factor analysis subspace estimation for speaker verification with short utterances[C].Brisbane：Interspeech，Conference of the International Speech Communication Association，2013.

[17] KANAGASUNDARAM A， VOGT R， DEAN D，et al.I-vector based speaker recognition on short utterances[C].Florence：Annual Conference of the International Speech Communication Association，2011.

[18] LARCHER A，BOUSQUET P M，KONG A L，et al.I-vectors in the context of phonetically-constrained short utterances for speaker verification[C].IEEE International Conference on Acoustics，Speech，and Signal Processing，2012：4773-4776.

[19] KOUTNK J，GREFF K，GOMEZ F，et al.A clockwork RNN[J].Computer Science，2014：1863-1871.

[20] JAIN A，ZAMIR A R，SAVARESE S，et al.Structural-RNN： deep learning on spatio-temporal graphs[C].Las Vegas： IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR），2016.

[21] TAI K S，SOCHER R，MANNING C D.Improved semantic representations from tree-structured long short-term memory networks[J].Computer Science，2015，5（1）： 36.

[22] SHIN H C，ROTH H R，GAO M，et al.Deep convolutional neural networks for computer-aided detection： CNN architectures，dataset characteristics and transfer learning[J].IEEE Transactions on Medical Imaging，2016，35（5）：1285-1298.

[23] ABDULNABI A H，WANG G，LU J，et al.Multi-task CNN model for attribute prediction[J].IEEE Transactions on Multimedia，2016，17（11）：1949-1959.

[24] RADENOVIC′，TOLIAS G，CHUM O.CNN image retrieval learns from BoW： unsupervised fine-tuning with hard examples[C].European Conference on Computer Vision，2016：3-20.

[25] YAN Z，ZHANG H，PIRAMUTHU R，et al.HD-CNN： hierarchical deep convolutional neural networks for large scale visual recognition[C].IEEE International Conference on Computer Vision，2016：2740-2748.

（責(zé)任編輯：何 麗）