聲紋識(shí)別
- 基于聲紋識(shí)別的電網(wǎng)調(diào)度認(rèn)證系統(tǒng)設(shè)計(jì)
發(fā)展的今天，聲紋識(shí)別等相關(guān)技術(shù)無(wú)疑為提高電網(wǎng)調(diào)度效率和保障安全提供了新可能［2］。聲紋識(shí)別作為目前所有生物特征驗(yàn)證方法體系中唯一的非接觸與遠(yuǎn)程識(shí)別驗(yàn)證的方法，在調(diào)度運(yùn)行領(lǐng)域具有天然優(yōu)勢(shì)。近年來(lái)，越來(lái)越多的調(diào)度系統(tǒng)采用聲紋識(shí)別調(diào)度，但實(shí)際上該技術(shù)的應(yīng)用僅僅集中在聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型及分析應(yīng)用等幾個(gè)方面。文獻(xiàn)［3-4］在小規(guī)模詞語(yǔ)庫(kù)場(chǎng)景中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和驗(yàn)證，提出基于高斯混合-隱馬爾可夫模型（gaussian mixture hidden markov model，G
山東電力技術(shù) 2023年10期2023-11-10
- 聲紋技術(shù)的介紹、應(yīng)用及個(gè)人隱私保護(hù)
性。1.2 聲紋識(shí)別技術(shù)聲紋識(shí)別，又稱為說(shuō)話人識(shí)別，是指根據(jù)待識(shí)別語(yǔ)音的聲紋特征識(shí)別該段語(yǔ)音所對(duì)應(yīng)的說(shuō)話人的過(guò)程，是一種通過(guò)對(duì)聲音的光譜檢查來(lái)識(shí)別人的方法[1-2]。聲紋識(shí)別使用人們?cè)捳Z(yǔ)中的獨(dú)特特征，聲紋的獨(dú)特性是由聲腔和發(fā)音器官所決定的。就算聲音被模仿、扭曲或掩蔽，也改變不了說(shuō)話者的聲道特征與發(fā)音特征，世界上任何兩個(gè)人的聲紋圖譜都不一樣，因此也就不會(huì)破壞聲紋識(shí)別[2-3]。按照實(shí)際應(yīng)用的范疇，聲紋識(shí)別可以分為聲紋辨認(rèn)和聲紋確認(rèn)兩類。聲紋辨認(rèn)是指判斷一條語(yǔ)
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2023年22期2023-08-29
- 專家鑒定和人工智能技術(shù)交互模式研究
；人臉識(shí)別；聲紋識(shí)別中圖法分類號(hào)：TP182文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AExpert identification and research on interaction mode ofartificial intelligence technologyQIU Xiulian' ， ZENG Jinhua2'3，SHI Shaopei2-3（1.East China University of Political Science and Law，Shanghai 200
計(jì)算機(jī)應(yīng)用文摘·觸控 2022年19期2022-11-20
- 基于對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的聲紋識(shí)別域遷移算法
00237）聲紋識(shí)別作為身份驗(yàn)證的一種手段，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于實(shí)際生活中。但在大多數(shù)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，由于實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)在內(nèi)部特征(例如情感、語(yǔ)言[1]、說(shuō)話風(fēng)格、年齡等)或者外部特征 (例如背景噪聲、傳輸信道、麥克風(fēng)、室內(nèi)混響等)上存在的差異，導(dǎo)致訓(xùn)練的模型在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下的性能大幅下降。同時(shí)由于實(shí)際場(chǎng)景中數(shù)據(jù)相對(duì)匱乏，無(wú)法獲得可用于模型訓(xùn)練的足夠數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行重新訓(xùn)練，因此，如何對(duì)原有的模型進(jìn)行域遷移使其在目標(biāo)域上達(dá)到較好的效果成為一個(gè)重要的問(wèn)題。
- 聲紋識(shí)別對(duì)抗攻擊對(duì)公安領(lǐng)域的影響及對(duì)策
◆宋杰聲紋識(shí)別對(duì)抗攻擊對(duì)公安領(lǐng)域的影響及對(duì)策◆宋杰（四川警察學(xué)院 四川 646000）聲紋識(shí)別技術(shù)由于其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，在公安領(lǐng)域中有廣泛的應(yīng)用?；谏疃葘W(xué)習(xí)的聲紋識(shí)別技術(shù)有較高的識(shí)別準(zhǔn)確度，是目前主流的聲紋識(shí)別技術(shù)，但同時(shí)應(yīng)用此類技術(shù)的系統(tǒng)容易遭受對(duì)抗攻擊。本文主要對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的聲紋識(shí)別技術(shù)及其對(duì)抗攻擊進(jìn)行介紹，對(duì)可能給公安領(lǐng)域帶來(lái)的影響進(jìn)行了討論并提出了對(duì)策。聲紋識(shí)別；深度學(xué)習(xí)；對(duì)抗攻擊；公安聲紋識(shí)別（Voiceprint Recognition）又稱說(shuō)
網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用 2022年4期2022-04-27
- 基于聲紋識(shí)別的變壓器工況檢測(cè)方法及驗(yàn)證系統(tǒng)
出了一種基于聲紋識(shí)別技術(shù)的變壓器工況檢測(cè)方法及驗(yàn)證系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器工作狀態(tài)的判斷檢測(cè)。首先，通過(guò)聲紋采集傳感器實(shí)地采集獲取73組變壓器音頻，共約1800?min;其次，分別運(yùn)用分段、分幀、加窗音頻預(yù)處理方法對(duì)所采集的變壓器聲紋進(jìn)行去噪處理;再次，綜合運(yùn)用能量特征、頻率特征、梅爾頻率倒譜系數(shù)、頻率壓縮方法提取變壓器聲紋特征并進(jìn)行有效融合;最后，針對(duì)變壓器工況聲音由穩(wěn)定工作狀況發(fā)出的聲音與不穩(wěn)定的瞬時(shí)雜音加性疊加問(wèn)題，提出一種基于余弦相似度算法實(shí)現(xiàn)聲紋疊加的
計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化 2022年1期2022-04-15
- 基于非線性堆疊雙向網(wǎng)絡(luò)的端到端聲紋識(shí)別
)0 引 言聲紋識(shí)別又稱說(shuō)話人識(shí)別，是生物識(shí)別技術(shù)的一種，它是通過(guò)對(duì)比不同語(yǔ)音的深度特征來(lái)達(dá)到區(qū)分說(shuō)話人的目的。相較于其他需要接觸采集的生物識(shí)別方式，聲紋識(shí)別獲取樣本方式更多樣，被采集者接受度更高。聲紋識(shí)別在刑事偵查、國(guó)防監(jiān)聽(tīng)、金融證券、生活加密等領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用。在深度學(xué)習(xí)進(jìn)入聲紋識(shí)別領(lǐng)域之前，傳統(tǒng)方法中最有效的是利用高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model,GMM-
計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化 2022年3期2022-04-07
- 鐵塔螺栓松動(dòng)聲紋識(shí)別技術(shù)研究
動(dòng)問(wèn)題,利用聲紋識(shí)別原理與方法,對(duì)相同規(guī)格螺栓在不同緊固狀態(tài)下的聲音振動(dòng)信號(hào)差異特征進(jìn)行分析對(duì)比,給出了螺栓狀況的初步判斷方法和根據(jù),為將來(lái)深入探索鐵塔螺栓松動(dòng)識(shí)別提供借鑒。1 鐵塔螺栓松動(dòng)聲紋識(shí)別原理1.1 鐵塔螺栓松動(dòng)研究概況一般認(rèn)為輸電線路鐵塔螺栓松動(dòng)的主要原因是鐵塔在風(fēng)力載荷的作用下,各連接部件的相互錯(cuò)動(dòng)導(dǎo)致螺紋副發(fā)生塑性變形,繼而導(dǎo)致各連接節(jié)點(diǎn)的螺栓出現(xiàn)松動(dòng)。內(nèi)華達(dá)大學(xué)的Jiang Yanyao等借助有限元模擬了由于螺栓松動(dòng)而降低2個(gè)螺栓板夾緊力
河北電力技術(shù) 2022年6期2022-02-23
- DenseNet在聲紋識(shí)別中的應(yīng)用研究*
1)1 引言聲紋識(shí)別是一種生物識(shí)別技術(shù)，可根據(jù)一段語(yǔ)音識(shí)別出說(shuō)話人的身份[1]。從傳統(tǒng)的高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)[2]到深度學(xué)習(xí)算法[3 - 5]，聲紋識(shí)別技術(shù)得到了快速發(fā)展。近年來(lái)，隨著語(yǔ)譜圖的出現(xiàn)，研究者提出采用語(yǔ)譜圖與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式進(jìn)行說(shuō)話人身份識(shí)別[6 - 8]，其優(yōu)勢(shì)在于語(yǔ)譜圖具有很強(qiáng)的綜合表征能力，能夠充分表示說(shuō)話人身份的完整信息，且卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN(Convolutional Neural
計(jì)算機(jī)工程與科學(xué) 2022年1期2022-01-24
- 基于深度學(xué)習(xí)的開(kāi)放場(chǎng)景下聲紋識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
移動(dòng)金融基于聲紋識(shí)別的安全應(yīng)用技術(shù)規(guī)范》(JRT0164—2018)[1]．聲紋識(shí)別技術(shù)在國(guó)內(nèi)正逐漸被應(yīng)用于金融、社保、公安、智能家居等重要領(lǐng)域．在學(xué)術(shù)界,聲紋識(shí)別又稱說(shuō)話人識(shí)別,它是提取語(yǔ)音信號(hào)中能夠表征說(shuō)話人個(gè)性特征的信息,利用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí),自動(dòng)地實(shí)現(xiàn)說(shuō)話人身份識(shí)別的一種生物特征識(shí)別技術(shù)．聲紋識(shí)別(Speaker Recognition,SR)分為聲紋辨認(rèn)(Speaker Identification,SI)和聲紋確認(rèn)(Speaker Ver
南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào) 2021年5期2021-12-06
- 基于公共安全領(lǐng)域大數(shù)據(jù)聲紋識(shí)別系統(tǒng)評(píng)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)及方法
濟(jì)國(guó)關(guān)鍵字：聲紋識(shí)別 公共安全 大數(shù)據(jù)1 引言當(dāng)前，信息化技術(shù)已經(jīng)深入到人們生活的方方面面。智能設(shè)備在人們的生活中隨處可見(jiàn)，如何方便快捷、準(zhǔn)確高效地實(shí)現(xiàn)人與智能設(shè)備的信息交流已經(jīng)日漸成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。隨著電子計(jì)算機(jī)和人工智能設(shè)備的普遍應(yīng)用，語(yǔ)音通信成為人與機(jī)器之間最便捷的交流方式。因此，通過(guò)聲紋識(shí)別等語(yǔ)音技術(shù)實(shí)現(xiàn)人與智能設(shè)備之間的高效溝通成為了當(dāng)前語(yǔ)音領(lǐng)域研究的重點(diǎn)內(nèi)容。而聲紋作為生物識(shí)別技術(shù)的重要組成方式之一，因其具備獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)而在市場(chǎng)中被廣泛推廣
中國(guó)安全防范技術(shù)與應(yīng)用 2021年4期2021-11-06
- 基于聲紋識(shí)別技術(shù)的常見(jiàn)模型與發(fā)展應(yīng)用
不可能。盡管聲紋識(shí)別在目前的市場(chǎng)上不同于人臉識(shí)別、指紋識(shí)別具有大范圍的應(yīng)用，但手機(jī)、平板電腦等很多電子設(shè)備上內(nèi)置的麥克風(fēng)，帶有錄音功能，具有成本低廉，不需要高性能的硬件支持等優(yōu)勢(shì)。1 聲紋識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷程縱觀聲紋識(shí)別（說(shuō)話人識(shí)別）技術(shù)的發(fā)展史，它大約可以被劃分為四個(gè)時(shí)期。而早在上世紀(jì)三四十年代，人們就有了對(duì)“聲紋”的一定認(rèn)識(shí)和了解，在1945年，美國(guó)Bell實(shí)驗(yàn)室的勞倫斯·科斯塔（L.G.Kersta）等人結(jié)合肉眼觀察語(yǔ)譜圖并進(jìn)行匹配，就此有了“聲紋”的
現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2021年21期2021-08-19
- 基于ResNet-LSTM的聲紋識(shí)別方法①
66061)聲紋識(shí)別是生物識(shí)別技術(shù)的一種,是計(jì)算機(jī)技術(shù)與聲學(xué)、生命科學(xué)綜合研究的產(chǎn)物之一.與傳統(tǒng)的身份識(shí)別技術(shù)相比,以聲紋識(shí)別、指紋識(shí)別為代表的生物識(shí)別技術(shù)具有防遺忘、防盜等特點(diǎn),并且在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中更加方便、可靠.生物識(shí)別技術(shù)的相關(guān)研究早已進(jìn)行,但受限于軟硬件技術(shù)并不發(fā)達(dá),生物識(shí)別技術(shù)一直難以達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn).但隨著人工智能等計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展,生物識(shí)別技術(shù)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步,并已廣泛應(yīng)用于金融、公共安全、軍隊(duì)國(guó)防等領(lǐng)域.其中聲紋識(shí)別技術(shù)由于其聲紋特征
計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用 2021年6期2021-06-28
- 基于改進(jìn)TDNN 的帶噪聲紋識(shí)別算法
50025）聲紋識(shí)別可根據(jù)說(shuō)話人聲紋的唯一性來(lái)進(jìn)行身份識(shí)別，具有簡(jiǎn)單方便的特點(diǎn)。在無(wú)噪聲環(huán)境下聲紋識(shí)別技術(shù)已較為成熟，其中以i?vector[1]算法為主流，采用一個(gè)通用背景模型（UBM）收集大量的統(tǒng)計(jì)信息，投影矩陣T把UBM 的高維統(tǒng)計(jì)信息映射到低維，提取i?vector 進(jìn)行識(shí)別，但該方法的建模能力和帶噪聲環(huán)境下的聲紋識(shí)別率還存在很大的挑戰(zhàn)。隨著人工智能時(shí)代的發(fā)展，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）[2]來(lái)對(duì)說(shuō)話人的語(yǔ)音特征進(jìn)行增強(qiáng)是聲紋識(shí)別的一大熱潮。在早期
現(xiàn)代電子技術(shù) 2021年12期2021-06-20
- 聲紋識(shí)別技術(shù)在電力調(diào)度領(lǐng)域的應(yīng)用研究
義識(shí)別技術(shù)、聲紋識(shí)別技術(shù)完成調(diào)控人員與現(xiàn)場(chǎng)人員的任務(wù)自動(dòng)交互，使得調(diào)度軟件系統(tǒng)也將由現(xiàn)在的被動(dòng)靜止結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂兄鲃?dòng)識(shí)別語(yǔ)音執(zhí)行的智慧系統(tǒng)，讓調(diào)度運(yùn)行、信息檢索更加人性化、智能化。因此需要開(kāi)展對(duì)聲紋識(shí)別技術(shù)在調(diào)度領(lǐng)域的研究與應(yīng)用。1 聲紋識(shí)別的基本原理聲紋識(shí)別，生物識(shí)別技術(shù)的一種。也稱為說(shuō)話人識(shí)別，有兩類，即說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)。不同的任務(wù)和應(yīng)用會(huì)使用不同的聲紋識(shí)別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。所謂聲紋(Voicep
電子技術(shù)與軟件工程 2021年20期2021-03-10
- 基于深度學(xué)習(xí)的聲紋識(shí)別技術(shù)
：深度學(xué)習(xí);聲紋識(shí)別;技術(shù)一、基于深度學(xué)習(xí)的聲紋識(shí)別技術(shù)聲紋是指帶有語(yǔ)音信息的聲波頻譜，是每個(gè)人說(shuō)話過(guò)程中的語(yǔ)音特征和發(fā)音習(xí)慣的抽象特征，具有唯一性和穩(wěn)定性。聲紋識(shí)別技術(shù)（又稱說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)）是指從說(shuō)話人發(fā)出的語(yǔ)音信號(hào)中提取聲紋信息，并據(jù)此對(duì)說(shuō)話人進(jìn)行身份驗(yàn)證的生物識(shí)別技術(shù)。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用到目標(biāo)檢測(cè)、圖像處理、自動(dòng)駕駛等各個(gè)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)的方法也逐步應(yīng)用到聲紋識(shí)別技術(shù)中，并取得了不俗的成效[1]。聲紋識(shí)別技術(shù)經(jīng)常會(huì)與語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)混淆，二者其實(shí)
科學(xué)與財(cái)富 2021年26期2021-03-04
- 基于聲紋識(shí)別和知識(shí)圖譜技術(shù)的泵站工程智能運(yùn)維途徑探究
點(diǎn)問(wèn)題，融合聲紋識(shí)別、知識(shí)圖譜、語(yǔ)音交互等新一代信息技術(shù)，提出了一種新的水利工程智能運(yùn)維途徑，通過(guò)聲紋識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工程設(shè)備異常監(jiān)測(cè)自動(dòng)預(yù)警，創(chuàng)新水利工程設(shè)備故障預(yù)警機(jī)制，提升監(jiān)測(cè)預(yù)警能力，降低設(shè)備運(yùn)維成本;通過(guò)知識(shí)圖譜技術(shù)梳理水利工程設(shè)備相關(guān)水利對(duì)象、水利要素之間的關(guān)系及邏輯，建立水利工程設(shè)備各種運(yùn)行異常狀態(tài)與設(shè)備異常原因及維修方案之間關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)水利工程設(shè)備運(yùn)維方案智能推送;通過(guò)語(yǔ)音交互技術(shù)在水利工程運(yùn)維場(chǎng)景中的智能問(wèn)答應(yīng)用，進(jìn)一步提高工程設(shè)備運(yùn)維效
長(zhǎng)江技術(shù)經(jīng)濟(jì) 2021年6期2021-02-04
- 基于隨機(jī)映射技術(shù)的聲紋識(shí)別模板保護(hù)
-4],基于聲紋識(shí)別認(rèn)證的模板保護(hù)算法也相繼提出.聲紋識(shí)別是基于聲音的一種識(shí)別方式,由計(jì)算機(jī)利用待識(shí)別語(yǔ)音波形中所包含的反映特定說(shuō)話人的生理和行為特征的語(yǔ)音特征參數(shù)來(lái)自動(dòng)確定或鑒別說(shuō)話人身份的技術(shù)[18],主要包括2個(gè)方面：1)訓(xùn)練階段.首先對(duì)每個(gè)說(shuō)話人的語(yǔ)音段進(jìn)行預(yù)處理,然后提取聲學(xué)特征,訓(xùn)練每個(gè)說(shuō)話人的語(yǔ)音特征得到該說(shuō)話人對(duì)應(yīng)的模型,最后將全部說(shuō)話人的模型進(jìn)行組合,形成說(shuō)話人的模型庫(kù).2)識(shí)別或認(rèn)證階段.系統(tǒng)對(duì)待識(shí)別語(yǔ)音進(jìn)行相同的特征提取,將得到的聲紋
計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展 2020年10期2020-11-11
- 基于物聯(lián)網(wǎng)的多功能嬰兒床設(shè)計(jì)
2F103;聲紋識(shí)別;防跌落報(bào)警中圖分類號(hào)：TN929.5;TP391.44;TP302.1 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? 文章編號(hào)：2096-4706（2020）21-0166-03Design of Multifunctional Baby Bed Based on Internet of ThingsWANG Xueqi，YANG Qiaohe，HE Yueshun（School of Software，East China Univer
現(xiàn)代信息科技 2020年21期2020-07-09
- 基于語(yǔ)譜圖和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲紋識(shí)別研究
和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲紋識(shí)別研究李蜜（華中師范大學(xué) 物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，湖北 武漢 430079）隨著科技的不斷發(fā)展，人們對(duì)信息安全的要求越來(lái)越高，如何更簡(jiǎn)單、更方便、更加安全地進(jìn)行身份驗(yàn)證變得異常重要．在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的基礎(chǔ)上，結(jié)合語(yǔ)譜圖和直方均衡增強(qiáng)算法對(duì)聲紋識(shí)別特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練．模型使用非固定長(zhǎng)度語(yǔ)音段，首先將語(yǔ)音段進(jìn)行濾波、分幀、加窗和離散余弦變換得到語(yǔ)譜圖，再使用直方均衡算法將像素點(diǎn)不均勻分布語(yǔ)譜圖轉(zhuǎn)化成像素點(diǎn)能在整個(gè)灰度區(qū)間均勻分布的語(yǔ)譜圖，
高師理科學(xué)刊 2020年4期2020-06-23
- 基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的聲紋識(shí)別技術(shù)在刑事案件偵破中的應(yīng)用研究
互聯(lián)網(wǎng)+”的聲紋識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研究，并分析了其在刑事案件偵破中的應(yīng)用?；贕MM?UBM聲紋識(shí)別確認(rèn)系統(tǒng)，對(duì)GMM?UBM模型構(gòu)建方法進(jìn)行詳細(xì)描述，研究模型參數(shù)最大后驗(yàn)概率算法、估計(jì)期望最大化算法、參數(shù)訓(xùn)練和識(shí)別過(guò)程。對(duì)基于GMM?UBM的聲紋識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，利用對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方法分別驗(yàn)證在相同條件下GMM建模方法、GMM?UBM建模方法的識(shí)別效果。在測(cè)試隨機(jī)抽取的一組語(yǔ)音時(shí)，系統(tǒng)均具有較高的識(shí)別成功率，在進(jìn)行不同人數(shù)測(cè)試時(shí)，隨著樣本人數(shù)的增加，系統(tǒng)識(shí)別率會(huì)有
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年7期2020-06-15
- 聲紋在綜合領(lǐng)域的應(yīng)用研究
方式。其中，聲紋識(shí)別技術(shù)因其高安全、弱隱私、低成本的特性成為了一大發(fā)展趨勢(shì)。一、網(wǎng)絡(luò)信息安全現(xiàn)狀隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展、人們生活水平的不斷提高，人們的消費(fèi)觀念和消費(fèi)水平也有了很大的轉(zhuǎn)變與提升。據(jù)《2018年網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證信息安全行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀與發(fā)展前景》數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證信息安全行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模穩(wěn)步擴(kuò)容，至2018年，中國(guó)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到132億元，預(yù)計(jì)在2022年將增長(zhǎng)到300億元，其增速極快，市場(chǎng)前景巨大。在這個(gè)契機(jī)下，身份認(rèn)證信息安全行業(yè)也得到了快速
今日財(cái)富 2020年15期2020-05-25
- 聲紋識(shí)別漸行漸近
王夢(mèng)然當(dāng)下，聲紋識(shí)別開(kāi)始進(jìn)入生活，涉及社保、公安、金融等領(lǐng)域。相對(duì)于其他生物識(shí)別技術(shù)，聲紋識(shí)別安全性能更高。中科院院士張鈸就曾指出，現(xiàn)在的圖像識(shí)別存在局限性，只需加一點(diǎn)點(diǎn)的干擾，機(jī)器就會(huì)將一個(gè)“炮兵陣地”錯(cuò)誤識(shí)別為“一群羊”，甚至是任何其他東西，很“脆弱”“很不安全”，從目前來(lái)看，各種生物特征識(shí)別技術(shù)里相對(duì)安全性能較高的就是聲紋識(shí)別。所謂聲紋，就是人的聲波頻譜。人類語(yǔ)言的產(chǎn)生是人體語(yǔ)言中樞與發(fā)音器官之間一個(gè)復(fù)雜的生理物理過(guò)程，人在講話時(shí)使用的發(fā)聲器官——舌
發(fā)明與創(chuàng)新·大科技 2020年3期2020-05-13
- 自學(xué)成才
人物中，采用聲紋識(shí)別技術(shù)，找出兩位嫌疑人。這項(xiàng)新技術(shù)被稱為“聲紋識(shí)別”，屬于生物識(shí)別技術(shù)的一種?！?span id="j5i0abt0b" class="hl">聲紋識(shí)別”就是把聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別。普林斯頓大學(xué)的學(xué)者們認(rèn)為世上沒(méi)有相同的兩支聲紋，他們新發(fā)明的聲紋識(shí)別機(jī)器會(huì)將聲音分析成兩段聲紋，再將獲取的聲紋與嫌疑人的聲音進(jìn)行匹配驗(yàn)證，最終得到準(zhǔn)確的結(jié)果。責(zé)任編輯：睡夢(mèng)中的柯貝西恐怖“小”館她醒來(lái)時(shí)，發(fā)現(xiàn)自己被關(guān)在一個(gè)封死了的玻璃箱內(nèi)，大小僅容她勉強(qiáng)站起身來(lái)。箱子似乎是在一個(gè)畫室的正中央，周圍有二十來(lái)
科普童話·神秘大偵探 2020年3期2020-05-11
- 聲紋識(shí)別漸行漸近
方IC當(dāng)下，聲紋識(shí)別開(kāi)始進(jìn)入生活，涉及社保、公安、金融等領(lǐng)域。相對(duì)于其他生物識(shí)別技術(shù)，聲紋識(shí)別安全性能更高。中科院院士張鈸就曾指出，現(xiàn)在的圖像識(shí)別存在局限性，只需加一點(diǎn)點(diǎn)的干擾，機(jī)器就會(huì)將一個(gè)“炮兵陣地”錯(cuò)誤識(shí)別為“一群羊”，甚至是任何其他東西，很“脆弱”“很不安全”，從目前來(lái)看，各種生物特征識(shí)別技術(shù)里相對(duì)安全性能較高的就是聲紋識(shí)別?！奥暭y+”實(shí)現(xiàn)與蒙娜麗莎的完美對(duì)話所謂聲紋，就是人的聲波頻譜。人類語(yǔ)言的產(chǎn)生是人體語(yǔ)言中樞與發(fā)音器官之間一個(gè)復(fù)雜的生理物理過(guò)
發(fā)明與創(chuàng)新 2020年9期2020-05-07
- 基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的陸空通話聲紋識(shí)別
本文所研究的聲紋識(shí)別是安全監(jiān)控系統(tǒng)的子模塊，主要功能是識(shí)別信道中的每句語(yǔ)音的角色（管制員/飛行員）。同時(shí)，對(duì)說(shuō)話人的準(zhǔn)確識(shí)別豐富了語(yǔ)料的信息，為后期數(shù)據(jù)查詢、分析提供可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。聲紋識(shí)別（Voiceprint Recognition，VPR）又叫說(shuō)話人識(shí)別（Speaker Recognition,SR）,根據(jù)應(yīng)用功能不同可以分為說(shuō)話人辨認(rèn)（Speaker Identification）和說(shuō)話人確認(rèn)（Speaker Verification）。說(shuō)話人辨認(rèn)
現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2020年7期2020-04-08
- 基于非單調(diào)共軛梯度算法的聲紋識(shí)別機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
自己的作用。聲紋識(shí)別與人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別和指紋識(shí)別的性質(zhì)相同，都是利用生物特征對(duì)生物的身份進(jìn)行認(rèn)證。相比于其它識(shí)別技術(shù)，聲紋識(shí)別技術(shù)的成本更低，更容易被用戶接受，且在使用聲紋技術(shù)時(shí)，用戶不需要在額外使用隱私信息，整個(gè)過(guò)程安全可靠，通過(guò)動(dòng)態(tài)碼來(lái)防止各種信息被篡改，使錄音能夠更加完好地被拼接到一起[1]。在移動(dòng)支付、智能硬件等領(lǐng)域，聲紋識(shí)別系統(tǒng)都有所應(yīng)用[2]。聲紋識(shí)別系統(tǒng)內(nèi)部擁有聲紋識(shí)別引擎，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行管理和存儲(chǔ)，由于聲紋識(shí)別系統(tǒng)愈來(lái)愈受到人們關(guān)注，所以
計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制 2020年1期2020-02-27
- 任何識(shí)別技術(shù)都得尊重用戶權(quán)益
刷臉”之后，聲紋識(shí)別開(kāi)始進(jìn)入人們的生活。據(jù)報(bào)道，目前聲紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在部分銀行投入使用，用戶登錄手機(jī)銀行APP，開(kāi)啟聲紋驗(yàn)證，只要準(zhǔn)確說(shuō)出隨機(jī)動(dòng)態(tài)碼，系統(tǒng)錄制語(yǔ)音信息、驗(yàn)證聲紋及隨機(jī)動(dòng)態(tài)碼后，就能進(jìn)行轉(zhuǎn)賬、支付等交易。我們正在快速進(jìn)入“識(shí)別技術(shù)”時(shí)代。傳統(tǒng)的普及最廣的識(shí)別手段是密碼，但在高科技時(shí)代，密碼的安全性在變?nèi)?，使用起?lái)也挺麻煩。于是，以指紋識(shí)別、“刷臉”、聲紋識(shí)別為代表的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，由于在安全性、準(zhǔn)確性、便利性等方面擁有諸多優(yōu)點(diǎn)，剛一出現(xiàn)便很快進(jìn)
科學(xué)大觀園 2020年2期2020-02-12
- 基于角度間隔嵌入特征的端到端聲紋識(shí)別模型
DA）結(jié)合的聲紋識(shí)別模型步驟繁瑣、泛化能力較弱等問(wèn)題，構(gòu)建了一個(gè)基于角度間隔嵌入特征的端到端模型。該模型特別設(shè)計(jì)了一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從語(yǔ)音數(shù)據(jù)的聲學(xué)特征中提取深度說(shuō)話人嵌入;選擇基于角度改進(jìn)的A-Softmax作為損失函數(shù)，在角度空間中使模型學(xué)習(xí)到的不同類別特征始終存在角度間隔并且同類特征間聚集更緊密。在公開(kāi)數(shù)據(jù)集VoxCeleb2上進(jìn)行的測(cè)試表明，與i-vector結(jié)合PLDA的方法相比，該模型在說(shuō)話人辨認(rèn)中的Top-1和Top-5上準(zhǔn)確率分別提高了
計(jì)算機(jī)應(yīng)用 2019年10期2019-11-15
- 一種算法對(duì)于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度的提升
今深度學(xué)習(xí)在聲紋識(shí)別的領(lǐng)域取得了不錯(cuò)的成績(jī)，其中代表就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），但是傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中需要耗費(fèi)大量的時(shí)間。為了解決這一問(wèn)題，本文了快速批量歸一化算法（FBN），用以提高網(wǎng)絡(luò)的融合速度，縮短培訓(xùn)時(shí)間。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)需要大量的樣本數(shù)據(jù)，本文對(duì)TIMIT數(shù)據(jù)集預(yù)處理之后進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，防止過(guò)擬合發(fā)生。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與沒(méi)有FBN的網(wǎng)絡(luò)相比，具有FBN的CNN網(wǎng)絡(luò)減少了48.04%的額訓(xùn)練時(shí)間。關(guān)鍵詞： 聲紋識(shí)別 ;CNN ;FBN;數(shù)據(jù)
電腦知識(shí)與技術(shù) 2019年24期2019-11-03
- 基于MOOC平臺(tái)的學(xué)習(xí)監(jiān)督系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究
功能外，結(jié)合聲紋識(shí)別技術(shù)，對(duì)學(xué)習(xí)者的語(yǔ)音交流過(guò)程進(jìn)行抽樣檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)了人性化的學(xué)習(xí)監(jiān)督方案。此外，還添加了同伴互評(píng)模式，對(duì)學(xué)習(xí)成果進(jìn)行科學(xué)化的認(rèn)證。關(guān)鍵詞：MOOC;學(xué)習(xí)監(jiān)督;聲紋識(shí)別;同伴互評(píng)中圖分類號(hào)：TP312? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2019）22-0099-02開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：Design and Research of Learning Supervision System Based on
電腦知識(shí)與技術(shù) 2019年22期2019-10-31
- AI在智慧城市建設(shè)中的新應(yīng)用
細(xì)分領(lǐng)域中的聲紋識(shí)別也逐漸在智慧城市應(yīng)用中扮演了人機(jī)交互的重要橋梁，并初步形成了和人臉識(shí)別一樣開(kāi)拓出智慧城市新市場(chǎng)，作為中國(guó)智慧城市的建設(shè)理念的踐行者，行業(yè)內(nèi)已經(jīng)形成并達(dá)成智慧城市建設(shè)的三步并行的路線：“公共安全立體化、行業(yè)管理效率化、民生服務(wù)智慧化”。我們今天從AI賦能下的智慧城市深度應(yīng)用中選取新貴垂直領(lǐng)域的AI賦能應(yīng)用——聲紋識(shí)別來(lái)闡述智慧城市中的AI賦能新應(yīng)用的現(xiàn)狀和發(fā)展應(yīng)用。聲紋識(shí)別在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀生物特征是指每個(gè)個(gè)體所獨(dú)有的、可以通過(guò)技術(shù)
中國(guó)公共安全 2019年8期2019-10-12
- 任何識(shí)別技術(shù)都得尊重用戶權(quán)益
刷臉”之后，聲紋識(shí)別開(kāi)始進(jìn)入人們的生活。據(jù)報(bào)道，目前聲紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在部分銀行投入使用，用戶登錄手機(jī)銀行APP，開(kāi)啟聲紋驗(yàn)證，只要準(zhǔn)確說(shuō)出隨機(jī)動(dòng)態(tài)碼，系統(tǒng)錄制語(yǔ)音信息、驗(yàn)證聲紋及隨機(jī)動(dòng)態(tài)碼后，就能進(jìn)行轉(zhuǎn)賬、支付等交易。 ? 我們正在快速進(jìn)入“識(shí)別技術(shù)”時(shí)代。一些人連指紋識(shí)別還沒(méi)有搞懂，“刷臉”技術(shù)就來(lái)了;不少人還不習(xí)慣“刷臉”，聲紋識(shí)別又進(jìn)入我們的生活，說(shuō)不定下一種識(shí)別技術(shù)正走在研發(fā)路上。日益增多的識(shí)別技術(shù)究竟給我們的生活帶來(lái)哪些變化？ ? 傳統(tǒng)的、普
文萃報(bào)·周五版 2019年49期2019-09-10
- “智能+”聲紋識(shí)別落地金融應(yīng)用
將自主研發(fā)的聲紋識(shí)別技術(shù)落地應(yīng)用在金融、安防、社保、智能家居、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，推出“金融信貸身份反欺詐”、“社保異地生存驗(yàn)證”等行業(yè)解決方案。此前，智研咨詢發(fā)布《2018-2024年中國(guó)聲紋識(shí)別技術(shù)行業(yè)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)及發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告》指出，2017年聲紋識(shí)別技術(shù)的全球收入為1.32億美元，而這一數(shù)值在幾年后將增至1.59億美元，增速達(dá)到20.5%，預(yù)計(jì)到2021年，聲紋識(shí)別技術(shù)的全球收入將達(dá)到2.64億美元。僅從這一數(shù)值來(lái)看，聲紋識(shí)別的市場(chǎng)預(yù)期樂(lè)觀。《陸家嘴
陸家嘴 2019年3期2019-09-10
- Android平臺(tái)下結(jié)合GPS與聲紋識(shí)別的考勤研究
GPS定位；聲紋識(shí)別；考勤考勤制度存在于人們生活中的許多方面，涉及的人除了常見(jiàn)的公司員工，還有廣大大學(xué)生等。早些時(shí)候，常見(jiàn)的考勤的制度是紙質(zhì)簽到，后期又延伸出了掃碼簽到等，但是顯而易見(jiàn)地，這種考勤方式是最容易被代簽的。后來(lái)，又有了指紋簽到等較為高科技的簽到方式，但是該方式的速度較慢，成本較高，且不利于外勤人員進(jìn)行簽到。目前最常使用的還有使用軟件，根據(jù)判斷簽到時(shí)的GPS定位進(jìn)行簽到，這種方式雖然成本較低，便于管理外勤人員，但是一旦“人機(jī)分離”，依舊很容易作弊
無(wú)線互聯(lián)科技 2019年1期2019-05-24
- 基于動(dòng)態(tài)賦能的智能家居網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究
；動(dòng)態(tài)賦能；聲紋識(shí)別；人臉識(shí)別；國(guó)密SM3中圖分類號(hào)：TN915.08 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2019）04-0045-03Abstract：The emergence of smart homes has brought convenience to users and greatly improved the lives of human beings. However， with the rapid development o
電腦知識(shí)與技術(shù) 2019年4期2019-05-24
- 聲紋和聲紋識(shí)別
證的三要素。聲紋識(shí)別，是生物識(shí)別技術(shù)的一種，也被稱為說(shuō)話人識(shí)別，分為說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)兩類。雖然由于技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)題，它暫時(shí)不能達(dá)到查驗(yàn)指紋那樣的精確程度，但它已經(jīng)在越來(lái)越多的國(guó)家應(yīng)用。偵查人員獲取犯罪分子的聲紋和嫌疑人的聲紋，用相關(guān)鑒定技術(shù)對(duì)它們進(jìn)行檢驗(yàn)、對(duì)比，迅速辨識(shí)罪犯，為破案提供證據(jù)。近年來(lái)，各國(guó)科學(xué)家正在全力研究聲紋識(shí)別技術(shù)，以便準(zhǔn)確地根據(jù)聲紋找到發(fā)聲者。目前，由攝聲儀、電腦和辨聲儀組成的辨聲耳已能根據(jù)人的聲音推斷該人的特征，如年齡大小、干腦
少兒科技 2019年4期2019-01-19
- 深度遷移模型下的小樣本聲紋識(shí)別方法
)0 引 言聲紋識(shí)別(又稱“說(shuō)話人識(shí)別”)是一種生物特征識(shí)別技術(shù)[1]，它通過(guò)人特有的語(yǔ)音特征來(lái)識(shí)別說(shuō)話人的身份。隨著深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network，CNN)在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)大量語(yǔ)音數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能夠自動(dòng)地學(xué)到多方面的聲學(xué)特性(例如：共振峰、基音、倒頻譜等)，從而提高說(shuō)話人識(shí)別的準(zhǔn)確率。若僅用小樣本的聲紋數(shù)據(jù)訓(xùn)練，聲紋識(shí)別的準(zhǔn)確率并不理想。原因在于訓(xùn)練一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需
計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì) 2018年12期2018-12-22
- 智能聲紋識(shí)別系統(tǒng)與技術(shù)分析
，介紹了智能聲紋識(shí)別系統(tǒng)，并對(duì)聲紋識(shí)別過(guò)程中涉及的特征提取 、模式識(shí)別進(jìn)行了技術(shù)分析，并闡述了人工智能在這兩個(gè)關(guān)鍵過(guò)程中的應(yīng)用，最后指出了如何將人工智能嵌入聲紋識(shí)別技術(shù)之中。關(guān)鍵詞 人工智能；聲紋識(shí)別；特征提?。荒Ｊ阶R(shí)別中圖分類號(hào) TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1674-6708（2018）224-0073-03隨著信息技術(shù)的發(fā)展和人們對(duì)生活品質(zhì)的追求，聲紋識(shí)別技術(shù)近些年得到快速發(fā)展，與其他傳統(tǒng)的認(rèn)證方法相對(duì)比，基于人們自身的識(shí)別系統(tǒng)—聲紋識(shí)別系統(tǒng)具有
科技傳播 2018年23期2018-12-19
- TL—CNN—GAP模型下的小樣本聲紋識(shí)別方法研究
為提高小樣本聲紋識(shí)別效率，該文提出了一種TL-CNN-GAP網(wǎng)絡(luò)模型下的小樣本聲紋識(shí)別方法。該方法利用源數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network ，CNN），將訓(xùn)練好的卷積層與降采樣層用遷移學(xué)習(xí)（Transfer learning，TL）的方法遷移到小樣本的目標(biāo)集上，最后用全局平均池化層（Global Average Pooling ，GAP）替換重訓(xùn)練CNN中的全連接層（Fully Connected layer
電腦知識(shí)與技術(shù) 2018年24期2018-11-26
- 科技對(duì)接項(xiàng)目服務(wù)展臺(tái)（七十四）
驗(yàn)證，解決了聲紋識(shí)別中存在的錄音冒充問(wèn)題，安全性大大提高。而且基于數(shù)字碼的聲紋識(shí)別與其他形式的聲紋識(shí)別比起來(lái)，在驗(yàn)證時(shí)所需語(yǔ)音很短，且識(shí)別性能更高，整個(gè)驗(yàn)證流程一般2-3s就可完成。聲紋門禁系統(tǒng)利用人們的語(yǔ)音作為“鑰匙”，以生物特征識(shí)別技術(shù)之一的聲紋識(shí)別技術(shù)為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)語(yǔ)音內(nèi)容和聲紋特征的雙重識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)出入口的控制和管理，具有技術(shù)新穎、使用方便、安全可靠、維護(hù)成本低等優(yōu)點(diǎn)。專利號(hào)：201620119381XKD439：一種雙增程裝置及安裝有該雙增程裝置
科技創(chuàng)新與品牌 2018年2期2018-09-18
- 基于生物特征的聲紋識(shí)別算法及實(shí)現(xiàn)
這些特點(diǎn)使得聲紋識(shí)別技術(shù)具有較高的研究?jī)r(jià)值。本文在聲紋識(shí)別算法研究的基礎(chǔ)上，對(duì)已有的聲紋識(shí)別算法進(jìn)行了改進(jìn)，并取得良好的識(shí)別效果。1 語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理說(shuō)話人發(fā)出的語(yǔ)音信號(hào)既有聲紋特征又有說(shuō)話內(nèi)容。，所以為了提高聲紋識(shí)別的準(zhǔn)確性，必須對(duì)說(shuō)話人發(fā)出的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。其步驟如下：1.1 語(yǔ)音信號(hào)的采樣和預(yù)加重原始語(yǔ)音信號(hào)為模擬信號(hào)，經(jīng)ADC采樣及量化后可轉(zhuǎn)換為離散的數(shù)字信號(hào)。由于語(yǔ)音信號(hào)受聲門激勵(lì)和口鼻輻射的影響，所以800HZ以上的高頻分量會(huì)有所衰減。為了使
數(shù)碼世界 2018年6期2018-07-12
- 聲紋識(shí)別認(rèn)證云落戶貴州
我國(guó)首個(gè)基于聲紋識(shí)別技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)身份認(rèn)證云項(xiàng)目近日落戶貴州。目前，身份驗(yàn)證方法大致分為：基于共享密鑰的身份驗(yàn)證、基于生物特征的身份驗(yàn)證和基于公開(kāi)密鑰加密算法的身份驗(yàn)證。聲紋識(shí)別是根據(jù)語(yǔ)音中所蘊(yùn)含的說(shuō)話人的個(gè)性特征去識(shí)別該段語(yǔ)音所含說(shuō)話人身份的過(guò)程。與其他生物特征識(shí)別相比，聲紋識(shí)別具有不會(huì)遺失和忘記、不需要記憶、使用方便等特點(diǎn)。從目前來(lái)看，聲紋技術(shù)在各種生物特征里相對(duì)比較安全，可廣泛應(yīng)用于公共服務(wù)領(lǐng)域的認(rèn)證服務(wù)工作，為百姓帶去更多生活便利。
中國(guó)信息化周報(bào) 2018年12期2018-04-26
- 聲紋識(shí)別及其在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用研究
40部隊(duì)1 聲紋識(shí)別技術(shù)聲紋識(shí)別，是一種基于生物特征的身份識(shí)別技術(shù)，由計(jì)算機(jī)利用語(yǔ)音波形中所包含的反映特定說(shuō)話人生理和行為特征的語(yǔ)音特征參數(shù)來(lái)自動(dòng)識(shí)別說(shuō)話人身份的技術(shù)。1.1 聲紋識(shí)別的原理聲紋，是用電聲學(xué)儀器顯示的攜帶言語(yǔ)信息的聲波頻譜。人類語(yǔ)言的產(chǎn)生是人體語(yǔ)言中樞與發(fā)音器官之間一個(gè)復(fù)雜的生理物理過(guò)程，人在講話時(shí)使用的發(fā)聲器官——舌、口腔、喉頭、聲帶等在尺寸和形態(tài)上每個(gè)人的差異很大。因此，在一般情況下，人們能夠區(qū)別不同人的聲音。聲紋識(shí)別技術(shù)通過(guò)對(duì)采集到的
數(shù)碼世界 2018年2期2018-03-21
- 聲紋識(shí)別中的區(qū)分性訓(xùn)練
征，研發(fā)出了聲紋識(shí)別技術(shù)，并且得到了廣泛應(yīng)用。而在聲紋識(shí)別技術(shù)中，因數(shù)據(jù)稀疏等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)區(qū)分性訓(xùn)練的難度較大。為了更好的實(shí)現(xiàn)區(qū)分性訓(xùn)練，本文對(duì)聲紋識(shí)別中的區(qū)分性訓(xùn)練進(jìn)行了研究，希望本文能為相關(guān)人員的研究工作提供參考價(jià)值?！娟P(guān)鍵詞】聲紋 聲紋識(shí)別 區(qū)分性訓(xùn)練互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，加之信息技術(shù)的不斷發(fā)展，使得個(gè)人身份的確認(rèn)、個(gè)人隱私保護(hù)等成為了社會(huì)關(guān)注的主要話題。相比于傳統(tǒng)的身份認(rèn)證方式，生物特征識(shí)別技術(shù)不僅方便，而且結(jié)果的可靠性、準(zhǔn)確性比較高。而聲紋識(shí)別作為現(xiàn)階
電子技術(shù)與軟件工程 2017年24期2018-01-17
- “一語(yǔ)千金”的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)
多人的關(guān)注，聲紋識(shí)別學(xué)科進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展高效融合、相互促進(jìn)的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。如今，一聲令下，無(wú)數(shù)機(jī)器設(shè)備為你效犬馬之勞已經(jīng)走近現(xiàn)實(shí)。“一語(yǔ)千金”時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，你準(zhǔn)備好了嗎？識(shí)破偷來(lái)的聲音聲紋識(shí)別技術(shù)意味著一句話可以實(shí)現(xiàn)銀行轉(zhuǎn)賬：比如說(shuō)“給張三轉(zhuǎn)1000元”，馬上可以做語(yǔ)音識(shí)別、意圖理解，得出指令，進(jìn)行身份確認(rèn)，最后進(jìn)行銀行轉(zhuǎn)賬。但是安全性如何保證？近日，在清華大學(xué)舉行的“清華前沿論壇——人工智能與信息安全”論壇上，清華大學(xué)控股的得意音通信息技術(shù)研究院宣布正式成
中國(guó)報(bào)道 2017年9期2017-09-26
- 聲紋識(shí)別就是這樣簡(jiǎn)單
g）表示，“聲紋識(shí)別就是重要的簡(jiǎn)化手段之一，其發(fā)展?jié)摿薮??！盢ICE是一家軟件公司，通過(guò)從多個(gè)來(lái)源實(shí)時(shí)捕獲和分析大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為客戶提供具有戰(zhàn)略價(jià)值的深刻見(jiàn)解。這些來(lái)源包括電話、移動(dòng)應(yīng)用、電子郵件、社交媒體和視頻等。目前，NICE的業(yè)務(wù)覆蓋150多個(gè)國(guó)家的約2.5萬(wàn)家客戶，其中不乏全球財(cái)富100強(qiáng)的公司，尤其是一些金融、電信企業(yè)?！拔覀兣c客戶保持密切溝通與互動(dòng)，讓我們的客戶可以為他們的客戶提供制定化的解決方案，解決應(yīng)用難題。同時(shí)在后端，我們
中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào) 2017年23期2017-07-06
- “庖丁”解小度
技術(shù)解讀——聲紋識(shí)別聲紋識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別一樣，都是通過(guò)對(duì)采集到的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析和處理，提取相應(yīng)的特征或建立相應(yīng)的模型，然后據(jù)此做出判斷。但不同于語(yǔ)音識(shí)別，聲紋識(shí)別的目的不是識(shí)別語(yǔ)音的內(nèi)容，而是識(shí)別說(shuō)話人的身份。其理論基礎(chǔ)就是“每個(gè)人的說(shuō)話特性都具有其獨(dú)特的特征”，聲腔的差異以及發(fā)聲的操作方式都是聲紋識(shí)別的獨(dú)有特征。聲紋識(shí)別主要分為聲紋確認(rèn)技術(shù)（1：1）和聲紋識(shí)別技術(shù)（1：N）兩類。聲紋確認(rèn)技術(shù)回答的是兩句話到底是不是一個(gè)人說(shuō)的問(wèn)題，而聲紋識(shí)別技術(shù)回答的則是
計(jì)算機(jī)世界 2017年16期2017-06-18
- 聲紋識(shí)別技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用策略
摘要：聲紋識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用有一些特殊優(yōu)勢(shì)，語(yǔ)音獲取自然，聲紋提取便捷，識(shí)別成本低廉，適合遠(yuǎn)程身份確認(rèn)等。同時(shí)，其技術(shù)應(yīng)用也面臨困境，存在著環(huán)境復(fù)雜性與識(shí)別精確性的矛盾、海量的識(shí)別任務(wù)與有限的識(shí)別能力的矛盾、便捷性與安全性的矛盾。聲紋識(shí)別技術(shù)的發(fā)展應(yīng)與高新技術(shù)高度融合，著力提升識(shí)別準(zhǔn)確率；同公安實(shí)踐緊密結(jié)合，發(fā)揮聲紋識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)；和智慧城市建設(shè)同步發(fā)展，廣泛拓展應(yīng)用領(lǐng)域；注重防范風(fēng)險(xiǎn)，確保系統(tǒng)安全穩(wěn)定。關(guān)鍵詞：聲紋；聲紋識(shí)別；發(fā)展前景1 聲紋識(shí)別技術(shù)的發(fā)展及
科技風(fēng) 2017年21期2017-05-30
- AI時(shí)代，用“聲音”守護(hù)安全
認(rèn)可。尤其是聲紋識(shí)別，作為身份識(shí)別的重要輔助手段及人機(jī)交互的重要通道，其已成為業(yè)界競(jìng)相追逐的一項(xiàng)應(yīng)用技術(shù)。聲紋識(shí)別技術(shù)，又稱說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)，具有獲取方便、成本低廉、支持遠(yuǎn)程身份確認(rèn)等優(yōu)勢(shì)，可滿足不同客戶高可靠、低成本進(jìn)行身份認(rèn)證的需求。目前廣泛用于金融、公共安全、社保等領(lǐng)域。7月31日，由得意音通技術(shù)有限責(zé)任公司（以下簡(jiǎn)稱：得意音通）主辦的“人工智能與信息安全”清華前沿論壇在清華大學(xué)成功舉辦。在論壇上，得意音通與清華大學(xué)共建的“得意音通信息技術(shù)研究院”正式
新金融世界 2017年8期2017-05-30
- 基于i—vector聲紋識(shí)別上課點(diǎn)名系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
點(diǎn)名系統(tǒng)； 聲紋識(shí)別； 跨平臺(tái)交互中圖分類號(hào)： TP391文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)： 2095-2163（2016）06-0108-030引言聲紋識(shí)別（voice print recognition）也稱為說(shuō)話人識(shí)別[1]（speaker recognition），是通過(guò)對(duì)說(shuō)話人語(yǔ)音信號(hào)特征的分析處理，識(shí)別說(shuō)話人身份的過(guò)程。與語(yǔ)音識(shí)別不同，說(shuō)話人識(shí)別側(cè)重于說(shuō)話人的身份而非說(shuō)話的內(nèi)容。按照說(shuō)話內(nèi)容的類型，可分為文本有關(guān)和文本無(wú)關(guān)。前者要求說(shuō)話人在訓(xùn)練與識(shí)別階
智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用 2016年6期2017-05-08
- “庖丁”解小度
逝的電波”與聲紋識(shí)別現(xiàn)場(chǎng)30段情景的說(shuō)話聲，與30個(gè)笑聲相匹配。小度采集完整的30段說(shuō)話聲，隨后根據(jù)嘉賓隨機(jī)你挑選的一個(gè)笑聲，找到對(duì)應(yīng)的說(shuō)話聲。正確找出，挑戰(zhàn)成功。AI技術(shù)解讀——聲紋識(shí)別聲紋識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別一樣，都是通過(guò)對(duì)采集到的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析和處理，提取相應(yīng)的特征或建立相應(yīng)的模型，然后據(jù)此做出判斷。但不同于語(yǔ)音識(shí)別，聲紋識(shí)別的目的不是識(shí)別語(yǔ)音的內(nèi)容，而是識(shí)別說(shuō)話人的身份。其理論基礎(chǔ)就是“每個(gè)人的說(shuō)話特性都具有其獨(dú)特的特征”，聲腔的差異以及發(fā)聲的操作方式
計(jì)算機(jī)世界 2017年15期2017-05-08
- 傳聞求證
傳與阿里研發(fā)聲紋識(shí)別產(chǎn)品傳聞1參股子公司聯(lián)手阿里研發(fā)聲紋識(shí)別產(chǎn)品。求證：記者多次致電啟明星辰，均無(wú)人接聽(tīng)。日前，有媒體報(bào)道，啟明星辰（002439）參股公司時(shí)代億寶，聯(lián)手阿里巴巴共同研發(fā)聲紋識(shí)別身份產(chǎn)品，該款產(chǎn)品已用于阿里巴巴新研發(fā)的新款智能音響上。股市動(dòng)態(tài)分析周刊記者就此致電啟明星辰，連續(xù)兩天多次撥打均無(wú)人接聽(tīng)。7月5日，繼百度AI開(kāi)發(fā)者大會(huì)中推出開(kāi)源的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)Apollo后，阿里人工智能實(shí)驗(yàn)室也在北京舉辦了一場(chǎng)發(fā)布會(huì)，發(fā)布了AI實(shí)驗(yàn)室旗下的首款智能
股市動(dòng)態(tài)分析 2017年26期2017-03-15
- 淺談聲紋識(shí)別技術(shù)與安全
王 炎淺談聲紋識(shí)別技術(shù)與安全阿里巴巴安全部 王 炎0 前言在這個(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大行其道的年代，人們不用互相見(jiàn)面就可以完成很多事情，比如社交、購(gòu)物、網(wǎng)上開(kāi)店、金融交易等等，但是如何驗(yàn)證身份變成了人和人在不見(jiàn)面的情況下最難的事情。傳統(tǒng)的解決方案就是密碼或者秘鑰，它需要你記住或者存起來(lái)，容易忘又容易丟，還容易被黑客利用各種手段攻擊。有多少人使用“123456“這種簡(jiǎn)單密碼在網(wǎng)絡(luò)上行走，他們就是黑客們最喜歡的目標(biāo); 你家的路由器是不是還在用”admin”這種默認(rèn)密碼
網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用 2017年1期2017-02-14
- 聲紋識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用現(xiàn)狀
u.cn)?聲紋識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用現(xiàn)狀鄭 方1,2,3李藍(lán)天1,2,3張 慧4艾斯卡爾·肉孜1,2,31(清華信息科學(xué)技術(shù)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室技術(shù)創(chuàng)新和開(kāi)發(fā)部語(yǔ)音和語(yǔ)言技術(shù)中心 北京 100084)2(清華大學(xué)信息技術(shù)研究院語(yǔ)音和語(yǔ)言技術(shù)中心 北京 100084)3(清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系 北京 100084)4(貴州大學(xué)科技學(xué)院 貴陽(yáng) 550001)(fzheng@tsinghua.edu.cn)隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，如何準(zhǔn)確認(rèn)證一個(gè)人的身份、保護(hù)個(gè)人隱私和保
信息安全研究 2016年1期2016-11-18
- 面向移動(dòng)終端的語(yǔ)音簽到系統(tǒng)
要：該項(xiàng)目以聲紋識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別及嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)了基于Android系統(tǒng)的語(yǔ)音簽到系統(tǒng)。利用聲紋唯一性的特點(diǎn)，結(jié)合動(dòng)態(tài)認(rèn)證碼機(jī)制，識(shí)別學(xué)生語(yǔ)音輸入是否正確，有效杜絕了代簽作弊行為。在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)綜合分析學(xué)生的缺勤情況，自動(dòng)向?qū)W生發(fā)送預(yù)警郵件，有效地提高了高?？记诠芾淼男省ｊP(guān)鍵詞：聲紋識(shí)別；語(yǔ)音識(shí)別；嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)；Android系統(tǒng)中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2016）12-0109-03Abs
電腦知識(shí)與技術(shù) 2016年12期2016-06-14
- 基于GMM模型的聲紋識(shí)別模式匹配研究*
GMM模型的聲紋識(shí)別模式匹配研究*于 嫻，賀 松，彭亞雄，周 晚(貴州大學(xué) 大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550025)模式匹配是聲紋識(shí)別的關(guān)鍵問(wèn)題之一，為了提高識(shí)別正確率和識(shí)別效率，本文采用GMM模型建模，訓(xùn)練階段利用EM算法求取參數(shù)集，并通過(guò)MAP準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別。引入LBG算法求取起始參數(shù)值，并設(shè)計(jì)了基于3種方法的聯(lián)合判決門限決策。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 GMM模型利用平均值向量和協(xié)方差矩陣使它具有更好的模型能力，當(dāng)高斯混合數(shù)為32時(shí)識(shí)別率達(dá)到最高,聯(lián)合判
通信技術(shù) 2015年1期2015-02-21
- 東進(jìn)助力社區(qū)矯正聲紋識(shí)別系統(tǒng)
引入社區(qū)矯正聲紋識(shí)別語(yǔ)音交互系統(tǒng)，在東進(jìn)技術(shù)以及合作伙伴廈門天聰智能軟件的全力配合下，該聲紋識(shí)別系統(tǒng)采用東進(jìn)keygoe系列多媒體交換機(jī)，有效破解了移動(dòng)定位監(jiān)管“人機(jī)分離”難題。由廈門天聰智能軟件開(kāi)發(fā)的聲紋識(shí)別IVR系統(tǒng)，東進(jìn)keygoe系列多媒體交換機(jī)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。該交換機(jī)是一個(gè)融合的多媒體信息交換平臺(tái)，為基于電路交換網(wǎng)和分組交換網(wǎng)上的業(yè)務(wù)或應(yīng)用提供語(yǔ)音、視頻、VoIP、傳真和會(huì)議等多媒體處理能力支撐，并實(shí)現(xiàn)這些業(yè)務(wù)或應(yīng)用的跨網(wǎng)絡(luò)融合，其創(chuàng)新性還
數(shù)字通信世界 2013年12期2013-08-15
- 基于MATLAB的聲紋識(shí)別系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)
0)0 引言聲紋識(shí)別技術(shù)[1]為生物識(shí)別技術(shù)的一種，也稱為說(shuō)話人識(shí)別，分為說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)[2]。目前，市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了一些聲紋識(shí)別的應(yīng)用，比如在軍事情報(bào)方面，用于電話領(lǐng)域的監(jiān)聽(tīng)與追蹤；在監(jiān)獄管理中，用于親情通話對(duì)象的管控；在司法取證方面，語(yǔ)音聲紋分析識(shí)別用于司法鑒定，還有社保身份認(rèn)證、電話語(yǔ)音聲紋考勤甚至現(xiàn)在非常流行的聲紋鎖屏[3]等等。每個(gè)人的說(shuō)話聲音由于音色的不同可以被區(qū)分開(kāi)來(lái)，本文所涉及到的聲紋識(shí)別系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)[4]便是提取了聲紋中的特征參
科技視界 2013年22期2013-03-01
- 電話語(yǔ)音中基于多說(shuō)話人的聲紋識(shí)別系統(tǒng)
1）1 引言聲紋識(shí)別技術(shù)[1]是生物識(shí)別技術(shù)的一種，能夠識(shí)別說(shuō)話人的身份。在電話語(yǔ)音中，目前單說(shuō)話人聲紋識(shí)別有較高識(shí)別準(zhǔn)確率，但是在實(shí)際應(yīng)用中，說(shuō)話人不可避免地會(huì)發(fā)生切換，或者由于設(shè)備的問(wèn)題，不能將對(duì)話雙方的語(yǔ)音自動(dòng)分離，從而使得輸入語(yǔ)音含有多個(gè)說(shuō)話人，由于不能有效地將對(duì)話雙方的語(yǔ)音自動(dòng)分離，直接影響到系統(tǒng)的識(shí)別性能。本文依據(jù)電話語(yǔ)音特點(diǎn)和系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行效率提出電話語(yǔ)音中基于多說(shuō)話人的聲紋識(shí)別系統(tǒng)，有效解決電話語(yǔ)音聲紋識(shí)別在多說(shuō)話人情況下的實(shí)際應(yīng)用。2 多說(shuō)
電信科學(xué) 2010年2期2010-03-11