声纹识别模式识别技术的声纹识别

在声纹识别技术中构成声纹的参数主要包括哪些内容

声纹识别，生物识别技术的一种。

也称为说话人识别，有两类，即说话人辨认和说话人确认。

不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术，如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术，而银行交易时则需要确认技术。

声纹识别就是把声信号转换成电信号，再用计算机进行识别。

对于模式识别，有以下几大类方法： 1、模板匹配方法：利用动态时间弯折(DTW)以对准训练和测试特征序列，主要用于固定词组的应用(通常为文本相关任务)； 2、最近邻方法：训练时保留所有特征矢量，识别时对每个矢量都找到训练矢量中最近的K个，据此进行识别，通常模型存储和相似计算的量都很大； 3、神经网络方法：有很多种形式，如多层感知、径向基函数(RBF)等，可以显式训练以区分说话人和其背景说话人，其训练量很大，且模型的可推广性不好； 4、隐式马尔可夫模型(HMM)方法：通常使用单状态的HMM，或高斯混合模型(GMM)，是比较流行的方法，效果比较好； 5、VQ聚类方法(如LBG)：效果比较好，算法复杂度也不高，和HMM方法配合起来更可以收到更好的效果； 6、多项式分类器方法：有较高的精度，但模型存储和计算量都比较大。

声纹鉴定的一般方法包括哪些内容

声纹鉴定的步骤和注意事项编辑司法鉴定是指在诉讼活动中鉴定人运用科学技术或者专门知识对诉讼涉及的专门性问题进行鉴别和判断并提供鉴定意见的活动。

或者说，司法鉴定是指在诉讼过程中，对案件中的专门性问题，由司法机关或当事人委托法定鉴定单位，运用专业知识和技术，依照法定程序作出鉴别和判断送一种活动。

声纹识别已成功应用在司法鉴定领域。

利用声纹识别技术确定犯罪证据，如通过分析电话录音资料来确定犯罪嫌疑人的身份和犯罪行为等做法，已在一些刑事案件的侦破中得到应用。

在声纹鉴定中最常用的是宽带声纹图。

它是用带宽为300HZ的带通滤波器分析出来的声纹。

声纹图的横坐标为时间，纵坐标为频率，浓淡表示音强。

每一字的声纹前部（乱纹）是清辅音的频谱，后部是元音频谱；元音频谱中由加强的纵线条构成的水平方向的黑带为共振峰。

共振峰的数量、走向及其频率是声纹分析的重要特征。

声纹鉴定依如下程序和要求进行： 声纹鉴定采集检材语声（录音）在采集犯罪人或证人的语声作检材时，录音宜采用高保真录音机。

天聪采集语声的要求是： ①录音应当尽量在不被对方发觉的情况下进行，以减少假象的干扰，保证语声的真实； ②应尽量防止环境噪声和录音设备的干扰。

麦克风与被录对象保持适当距离。

尽量不用失真大 的袖珍盒式录音机，电源最好用市电，保持电流稳定。

电话录音时应使用传感器，不要将听筒直接对着“麦克”录音。

磁带应选用优质新带。

声纹鉴定采集样本语声（录音）除了遵照采取检材时要求的器材和注意事项外，应尽量保持同采集检材时相同、相近的语声环境、距离、设备及速度；并建议在样本中有与检材相同的词句，以供特征比对。

声纹鉴定审听和选择鉴定人员要先对捡材和样本分别反复审听和记录，从中选择正常而清晰的语声段落，再进一步选取相同的字、词、句，作为供比较的部分。

然后使用语图仪分别将选好的检材与样本中的字、词、句做出声纹图。

声纹鉴定声纹特征的选择在被比较的两种声纹图谱中，分别选取明显、稳定的特征作为比较特征。

一般说，共振峰的频率值及其走向是最稳定的特征，而且具有很强的特定性，利用价值最高；而时长、音强、波形等特征稳定性较差，可做参考。

在天聪鉴定过程中，还可以从同一个人的语声中选择多个相同字、词或句的语图，在分析比较中抓住其稳定而特殊的特征作为依据。

声纹鉴定比较比对检材与样本中相同字、词的声纹中的同类特征（如共振峰频率、走向及波形），进行比较分析，找出相同点和差异点。

声纹鉴定综合评断①如果被比较的全部特征完全吻合；或者稳定性强的特征完全吻合，而只是稳定性差的特征有些差异，均可做同一认定结论；②如果被比较的稳定性强的特征差异较大，还可以补充样本再做语图比较，倘仍有差异，又无法解释，则可做否定结论。

声纹鉴定声纹送检时的注意事项说话人在不同的环境和不同的心态下，以及不同的语气、不同的健康状况都会引起语音的某些变异。

录音环境（噪音、回声、距离）的干扰以及录音设备不良，也会使录制的语音产生假性变异。

因此，送检时，要把录制检材和样本时的环境状况、录制距离、录制方式、使用机器、以及在什么情况下录制等情况加以详细记载，一并提交鉴定人，以便对差异点进行客观的分析评断。

模式识别技术的声纹识别

近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。

而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。