本文關(guān)鍵詞：語(yǔ)音聲紋密碼驗(yàn)證技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 語(yǔ)音聲紋密碼 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征端因子分析 差異因子 高斯混合模型

【摘要】：語(yǔ)音聲紋密碼是采用語(yǔ)音段中的文本信息和說(shuō)話人信息對(duì)用戶信息進(jìn)行雙重加密的技術(shù)。因此具有較好的安全性和便捷性,在銀行、公安、智能家居等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。但是在實(shí)際應(yīng)用中,傳統(tǒng)的語(yǔ)音聲紋密碼識(shí)別仍然面臨著密碼泄露、特征冗余、抗干擾性差等方面所帶來(lái)的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的語(yǔ)音聲紋密碼識(shí)別屬于文本相關(guān)的聲紋識(shí)別任務(wù)。由于密碼文本是固定的,容易遺忘和泄露,因此安全性不高。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文采用文本提示型的語(yǔ)音聲紋密碼識(shí)別方案。用戶每次登陸系統(tǒng)時(shí)系統(tǒng)會(huì)提示輸入的動(dòng)態(tài)密碼,用戶根據(jù)提示文本說(shuō)出密碼語(yǔ)音。這種方法安全性雖然高但動(dòng)態(tài)聲紋密碼識(shí)別屬于文本無(wú)關(guān)的聲紋識(shí)別任務(wù)其聲紋識(shí)別性能相對(duì)較低。針對(duì)以上各個(gè)問(wèn)題,本文主要從以下幾個(gè)方面來(lái)提升文本提示型語(yǔ)音聲紋密碼的識(shí)別率。首先,語(yǔ)音聲紋密碼識(shí)別系統(tǒng)包含語(yǔ)音密碼識(shí)別和聲紋密碼識(shí)別兩個(gè)部分。因此系統(tǒng)前端需要一個(gè)識(shí)別率相對(duì)較高的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)來(lái)驗(yàn)證用戶所說(shuō)密碼是否正確。傳統(tǒng)基于GMM-HMM的語(yǔ)音密碼識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率相對(duì)較低難以滿足安全性要求,因此本文采用識(shí)別性能更好的DNN-HMM語(yǔ)音密碼識(shí)別系統(tǒng)。第二、傳統(tǒng)聲紋識(shí)別中采用的聲學(xué)特征(如MFCC,PLP等特征)包含的主要是文本信息和信道信息,說(shuō)話人信息屬于其中的弱信息。聲紋密碼識(shí)別性能極易受到語(yǔ)音信號(hào)中的文本、信道以及噪聲等干擾信息的影響。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力提出一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說(shuō)話人信息提取方法。采用該方法提取出的說(shuō)話人信息相對(duì)傳統(tǒng)聲學(xué)特征具有更好的說(shuō)話人區(qū)分能力。第三、同樣針對(duì)傳統(tǒng)聲學(xué)特征中包含的冗余信息,本文進(jìn)一步采用特征端因子分析的方法來(lái)去除聲學(xué)特征中的冗余干擾信息。傳統(tǒng)的特征端因子分析方法是在高斯混合模型的每個(gè)高斯上借用因子分析思想來(lái)對(duì)特征降維。但GMM模型屬于無(wú)監(jiān)督的聚類算法,其每個(gè)高斯成分物理意義不夠明確無(wú)法與具體的發(fā)音文本信息相對(duì)應(yīng)。為解決這一問(wèn)題,本文在特征端因子分析中利用語(yǔ)音識(shí)別中的聲學(xué)模型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代高斯混合模型,分別對(duì)不同音素上的語(yǔ)音特征進(jìn)行分類然后在每個(gè)音素子空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)特征降維,提取出說(shuō)話人信息并用于提取DNNi-vector。接著在基于DNN的說(shuō)話人信息提取中,本文采用基于DNN的特征端因子分析取代LDA對(duì)每幀語(yǔ)音的隱層輸出超矢量進(jìn)行降維。最后根據(jù)文本提示型的聲紋密碼識(shí)別的特點(diǎn),本文提出分?jǐn)?shù)字建模聲紋密碼識(shí)別方案。針對(duì)數(shù)字聲紋密碼中的每個(gè)數(shù)字分別訓(xùn)練一個(gè)聲紋識(shí)別模型。注冊(cè)和測(cè)試時(shí)匹配同時(shí)出現(xiàn)的數(shù)字進(jìn)行測(cè)試,將文本無(wú)關(guān)聲紋密碼識(shí)別任務(wù)轉(zhuǎn)化為文本相關(guān)聲紋密碼識(shí)別任務(wù)。本文實(shí)驗(yàn)采用的數(shù)據(jù)庫(kù)為RSR2015數(shù)據(jù),通過(guò)在該數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證以上所述算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：語(yǔ)音聲紋密碼 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征端因子分析 差異因子 高斯混合模型
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.34
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 主要符號(hào)對(duì)照表14-15
• 第1章 緒論15-23
• 1.1 語(yǔ)音聲紋密碼的研究背景15-17
• 1.2 語(yǔ)音聲紋密碼的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 語(yǔ)音聲紋密碼系統(tǒng)的框架18-20
• 1.4 語(yǔ)音聲紋密碼的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)20-21
• 1.5 論文的研究?jī)?nèi)容21-22
• 1.6 論文的結(jié)構(gòu)安排22-23
• 第2章 基于DNN-HMM的語(yǔ)音密碼識(shí)別系統(tǒng)23-33
• 2.1 引言23
• 2.2 聲學(xué)模型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理23-29
• 2.2.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)23-25
• 2.2.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)訓(xùn)練25-27
• 2.2.3 基于DNN-HMM的語(yǔ)音密碼識(shí)別27-29
• 2.3 語(yǔ)音聲紋密碼識(shí)別的數(shù)據(jù)庫(kù)29-30
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析30-31
• 2.4.1 實(shí)驗(yàn)步驟及配置30
• 2.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-33
• 第3章 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取說(shuō)話人信息33-45
• 3.1 引言33
• 3.2 全差異空間因子建模33-37
• 3.2.1 全差異空間因子分析原理33-35
• 3.2.2 TV模型信道補(bǔ)償方法35-37
• 3.3 采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取說(shuō)話人信息37-40
• 3.3.1 說(shuō)話人信息提取原理37-39
• 3.3.2 說(shuō)話S-vector注冊(cè)和測(cè)試算法39-40
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析40-44
• 3.4.1 S-vector說(shuō)話人區(qū)分性分析40-41
• 3.4.2 RSR2015 PartⅠ聲紋識(shí)別實(shí)驗(yàn)41-42
• 3.4.3 RSR2015 PartⅢ數(shù)字密碼聲紋識(shí)別實(shí)驗(yàn)42-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 第4章 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征端因子分析45-59
• 4.1 引言45-46
• 4.2 基于GMM的特征端因子分析46-48
• 4.3 基于DNN的特征端因子分析48-52
• 4.3.1 基于DNN的i-vector技術(shù)48-50
• 4.3.2 基于DNN的特征端因子分析50-52
• 4.4 基于DNN的特征端因子分析在S-vector中的應(yīng)用52-53
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析53-56
• 4.5.1 基于DNN的特征端因子分析在MFCC特征中的應(yīng)用53-56
• 4.5.2 基于DNN的特征端因子分析在S-vector中的應(yīng)用56
• 4.6 本章小結(jié)56-59
• 第5章 分?jǐn)?shù)字建模聲紋識(shí)別技術(shù)研究59-65
• 5.1 引言59-60
• 5.2 分詞建模聲紋識(shí)別原理60-61
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析61-64
• 5.3.1 基于GMM的分詞建模實(shí)驗(yàn)61-63
• 5.3.2 基于DNN的分詞建模實(shí)驗(yàn)63-64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 第6章 總結(jié)與展望65-67
• 6.1 論文總結(jié)65-66
• 6.2 研究展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-73
• 致謝73-75
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果75

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 ;得意聲紋加密鑰匙[J];信息網(wǎng)絡(luò)安全;2004年10期

2 王英利;論聲紋鑒定中復(fù)合韻母和鼻韻母中音素間連接形態(tài)特征[J];警察技術(shù);2001年05期

3 李敬陽(yáng);胡國(guó)平;王莉;;聲紋自動(dòng)識(shí)別技術(shù)與聲紋庫(kù)建設(shè)應(yīng)用[J];警察技術(shù);2012年04期

4 深度;;聲紋 讓“芝麻開門”成現(xiàn)實(shí)[J];電腦愛好者;2013年04期

5 韓小康;聲紋[J];知識(shí)就是力量;1998年08期

6 竇光宇;利用電腦識(shí)別聲紋[J];家庭電子;2003年05期

7 陳海東;魏炳生;;淺析計(jì)算機(jī)聲紋技術(shù)在安全防范工作中的應(yīng)用[J];警察技術(shù);2007年06期

8 孫戎;戚越峰;;聲紋鑒定中鼻塞語(yǔ)聲的研究[J];科教文匯(上旬刊);2012年10期

9 黎粵華,谷志新,劉淑清,王述洋;聲紋認(rèn)證技術(shù)[J];水利科技與經(jīng)濟(jì);2005年06期

10 徐文華;陳國(guó)華;黃國(guó)權(quán);;采用特征與用戶名分離方法保護(hù)聲紋特征[J];微型機(jī)與應(yīng)用;2012年01期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 陳文翔;楊瑩春;;聲紋漂移現(xiàn)象初探[A];第九屆中國(guó)語(yǔ)音學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

2 鄭玉玲;張志勇;孟慶華;;光盤聲紋鑒定中的一些問(wèn)題[A];語(yǔ)言與法律研究的新視野——語(yǔ)言與法律首屆學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2002年

3 曹俊興;;地震聲紋分析[A];中國(guó)地球物理2010——中國(guó)地球物理學(xué)會(huì)第二十六屆年會(huì)、中國(guó)地震學(xué)會(huì)第十三次學(xué)術(shù)大會(huì)論文集[C];2010年

4 岳俊發(fā);;動(dòng)態(tài)分析——聲紋鑒定的根本方法[A];邊緣法學(xué)論壇[C];2005年

5 單振宇;楊瑩春;吳朝暉;;聲紋打卡系統(tǒng)[A];第八屆全國(guó)人機(jī)語(yǔ)音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

6 鮑懷翹;;語(yǔ)音學(xué)與聲紋鑒定[A];語(yǔ)言與法律研究的新視野——語(yǔ)言與法律首屆學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2002年

7 王英利;;關(guān)于聲紋鑒定技術(shù)的若干問(wèn)題[A];第九屆中國(guó)語(yǔ)音學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

8 金陽(yáng)天;;信號(hào)增強(qiáng)處理與電話錄音聲紋鑒定[A];第六屆全國(guó)現(xiàn)代語(yǔ)音學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下）[C];2003年

9 李敬陽(yáng);崔效義;王莉;馮祖yN;;三種不同錄音器材錄制的電話對(duì)聲紋鑒定的影響[A];新世紀(jì)的現(xiàn)代語(yǔ)音學(xué)——第五屆全國(guó)現(xiàn)代語(yǔ)音學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2001年

10 金怡珠;張桂清;劉紅偉;崔效義;;AV VCS變聲語(yǔ)音聲紋變化模式研究[A];第九屆中國(guó)語(yǔ)音學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 深圳特區(qū)報(bào)記者 林清容 實(shí)習(xí)生 劉春宇;聲紋鑒定協(xié)助破案數(shù)百起[N];深圳特區(qū)報(bào);2014年

2 本報(bào)記者 李嬋;用聲音當(dāng)鑰匙聲紋鎖是否更安全[N];北京科技報(bào);2005年

3 張書濤;聲紋鑒定：服務(wù)偵查破案[N];檢察日?qǐng)?bào);2002年

4 馮祖yN;聲紋鑒定：個(gè)體識(shí)別的又一利器[N];人民公安報(bào);2003年

5 喬地;聲紋鑒定技術(shù)鎖牢一受賄官員[N];科技日?qǐng)?bào);2007年

6 南方日?qǐng)?bào)記者 洪奕宜　通訊員 粵公宣;“看得見的聲音”破案更犀利[N];南方日?qǐng)?bào);2011年

7 ;解密聲紋鎖 一聲令下，“芝麻開門”[N];廣東科技報(bào);2011年

8 曲豆;聲紋鑒定找到敲詐人[N];北京科技報(bào);2004年

9 秦剛邋李厚健;河南洛陽(yáng)：聲紋鑒定鎖住受賄證據(jù)[N];檢察日?qǐng)?bào);2007年

10 張澤民;中國(guó)警方迅速作出反應(yīng)[N];人民公安報(bào);2004年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 潘逸倩;聲紋密碼技術(shù)研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年

2 朱華虹;聲紋特征模板保護(hù)方法研究[D];華南理工大學(xué);2014年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 孟慧;基于小波變換的聲紋參數(shù)提取方法與實(shí)現(xiàn)[D];沈陽(yáng)理工大學(xué);2015年

2 柏露;基于性別判定的聲紋辨別與確認(rèn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

3 張冬梅;說(shuō)話人多維聲紋特征參數(shù)提取平臺(tái)設(shè)計(jì)[D];齊齊哈爾大學(xué);2015年

4 張濤濤;語(yǔ)音聲紋密碼驗(yàn)證技術(shù)研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年

5 劉大龍;基于感知哈希的音樂聲紋檢索[D];南京郵電大學(xué);2013年

6 谷志新;基于聲紋信息的身份認(rèn)證模式與算法的研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2005年

7 章釗;聲紋密碼識(shí)別的關(guān)鍵問(wèn)題研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

8 周傳平;基于熵的音樂聲紋檢索算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];南京郵電大學(xué);2012年

9 李敏丹;非線性動(dòng)力學(xué)方法在聲紋分析中的應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2003年

10 陳樂;聲紋分析的非線性動(dòng)力學(xué)方法研究[D];浙江大學(xué);2001年

，

本文編號(hào)：726826