語音作為一種生物特征,具有活性高、區(qū)分度高和不容易被復制的特點。相比其他的生物特征(人臉、指紋、指靜脈和虹膜等),語音特征在身份認證方面有很大的優(yōu)勢。隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,網(wǎng)絡安全成為了現(xiàn)下網(wǎng)絡環(huán)境中尤為重要的一個環(huán)節(jié)。各大互聯(lián)網(wǎng)公司都投入了大量的資源用于網(wǎng)絡身份認證的發(fā)展,并取得了一定的成果,如支付寶公司的人臉認證系統(tǒng)、蘋果公司的語音解鎖功能等。語音智能識別,可分為語音識別和說話人識別。前者用于語音內(nèi)容的識別后者用于說話人身份的識別,都可以應用于安全認證系統(tǒng)。本文主要進行基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的短語音識別和應用研究。首先,論文基于小數(shù)據(jù)集深度神經(jīng)網(wǎng)絡訓練不充分的問題,提出數(shù)據(jù)二值化擴增處理方式�；贏SVD數(shù)據(jù)集,該方法使網(wǎng)絡識別率增加了2.1個百分點,并且收斂過程更加平滑,即不容易陷入局部最優(yōu)。并進行了仿真與性能分析。然后,論文基于ASVD數(shù)據(jù)集,搭建了分類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Classified-Convolution Neural Network,C-CNN),并提出一種連續(xù)片段短語音身份認證的模式。通過實驗,進行網(wǎng)絡參數(shù)調(diào)優(yōu),C-CNN網(wǎng)絡在ASVD數(shù)據(jù)集上有98.3%識別率。并進行了仿真與性能分析。最后,論文基于SVD數(shù)據(jù)集,搭建了攻擊性判定卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Aggressive Decision-Convolution Neural Network,AD-CNN)。并結(jié)合C-CNN網(wǎng)絡提出了一種基于攻擊性判定的身份認證的模式。通過實驗,進行網(wǎng)絡參數(shù)調(diào)優(yōu),AD-CNN網(wǎng)絡在SVD數(shù)據(jù)集上的識別率達到99.4%。并進行了仿真與性能分析。
【學位單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP183;TN912.34
【部分圖文】：

在多元混合高斯分布中，如果變量 x 的維度 D 很大那么使用全協(xié)方差矩陣[56]（非對角）將引入大量參數(shù)（大約為2M × D）。為了減少這個數(shù)量，可以使用對角協(xié)方差矩陣mΣ 。當M 很大時，也可以限制所有的協(xié)方差矩陣為相同矩陣，對所有的混合成分m ，將參數(shù)mΣ 綁定在一起。另一個使用對角協(xié)方差的優(yōu)勢是極大地簡化了混合高斯分布所需的計算量。將全協(xié)方差矩陣近似為對角協(xié)方差矩陣可能看似對數(shù)據(jù)向量使用了各個維度不相關的假設，但這其實是一種誤導。因為混合高斯模型具有多個高斯成分，雖然每個成分都使用了對角協(xié)方差矩陣，但總體上至少可以有效地描述由一個使用全協(xié)方差矩陣地單高斯模型所描述地向量維度相關信息。2.3GMM-UBM 聲學建模GMM-UBM 聲學模型的出現(xiàn)是說話人識別系統(tǒng)的一個歷程碑。傳統(tǒng)系統(tǒng)中的說話人識別模塊幾乎都是基于 GMM-UBM 模型演變而來的。基于 GMM-UBM的說話人識別流程如圖 2.2 所示，主要包括兩個步驟：基于 EM 算法[57]的 UBM訓練和基于最大后驗概率（MaximumAPosterior，MAP）的說話人模型訓練。

統(tǒng)錯誤接受非目標說話人。正常情況下，隨著閾值的增加，F(xiàn)RR 的曲線是單調(diào)上升的，F(xiàn)AR 的曲線是單調(diào)下降的。等錯誤率就是 FRR 和 FAR 曲線的焦點，對應的閾值點，就是系統(tǒng)閾值的取值。FAR 和 FRR 的關系曲線圖如圖 2.3 所示：13

圖 2.3 FAR 和 FRR 曲線的關系圖由圖 2.4 可知，H 點為系統(tǒng)最優(yōu)閾值點。GMM-UBM 是目前說話人識別的主流模型。但是在實際應用中，幾乎很少看到用于說話人身份認證的語音系統(tǒng)，需要新的技術來加強這方面的研究。2.4GMM-HMM 聲學建模GMM-HMM 模型是目前聲學領域中，語音識別系統(tǒng)普遍采用的建模方案。它能夠很好地描述語言內(nèi)容中的隱含狀態(tài)和特征序列之間的關系。圖 2.4 為GMM-HMM 聲學模型結(jié)構圖。

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