發(fā)布時(shí)間：2020-06-04 01:26

【摘要】：隨著科學(xué)進(jìn)步和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷深入發(fā)展,利用計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)作為犯罪工具的各類犯罪顯著增多,而其產(chǎn)生的電子數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當(dāng)前司法鑒定研究熱點(diǎn)問題之一。語音電子數(shù)據(jù)作為電子數(shù)據(jù)中獲取最便捷的司法證據(jù)之一,在司法證據(jù)中占據(jù)了相當(dāng)大的比重,這也使自動(dòng)化語音鑒定技術(shù)的理論意義和實(shí)用價(jià)值越來越受到人們重視。本文以司法語音同一性鑒定系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)為基礎(chǔ)開展工作,通過查閱大量國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)資料,學(xué)習(xí)并深入研究了語音識(shí)別的相關(guān)理論與技術(shù),設(shè)計(jì)了一套適合司法鑒定中使用的智能語音同一性鑒定系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要分為說話人分割聚類和語音同一性鑒定兩部分,前者是對檢材語音進(jìn)行預(yù)處理,后者是對處理后的目標(biāo)語音進(jìn)行說話人同一性鑒別,其主要工作內(nèi)容如下:第一,針對司法語音材料的特點(diǎn),本文采用著名的K均值聚類算法來實(shí)現(xiàn)說話人分割聚類,然后在此基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的球型K均值(SPK)聚類算法來提升聚類效果。實(shí)驗(yàn)證明,相比一般K均值聚類的做法,改進(jìn)的球型K均值(SPK)聚類算法具有更好的分類效果及抗干擾性。第二,針對目前語音同一性鑒定中,說話人特征提取一般選用的都是MFCC特征,本文提出了一種新的基于源濾波器模型的特征提取方法。這種做法根據(jù)語音濾波器生成模型,首先提取表達(dá)聲道特征的LPC系數(shù);然后根據(jù)Bark子帶劃分,對源濾波器模型中的激勵(lì)信號(hào)進(jìn)行子帶感知濾波;最后將LPC系數(shù)和子帶濾波能量特征組合作為新的說話人識(shí)別特征,解決了特征提取中傳統(tǒng)MFCC特征易受噪聲影響的問題。然后將這種新特征引入到適用性更廣泛的GMM-UBM模型進(jìn)行語音同一性鑒定,實(shí)驗(yàn)證明在系統(tǒng)等錯(cuò)誤率(EER)上比傳統(tǒng)MFCC特征降低了30.69%。第三,結(jié)合提出的改進(jìn)SPK聚類算法和源濾波器模型特征提取方法,本文構(gòu)建了基于GMM-UBM模型的司法語音同一性鑒定系統(tǒng)。并在該系統(tǒng)中加入語音信號(hào)可視化模塊,通過檢測共振峰的方法,讓使用者可以直觀的觀察不同說話人語音特點(diǎn),以起到人工輔助鑒定的作用來確保鑒定的準(zhǔn)確性。
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：D918.9;TN912.34

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2695677