本文關鍵詞：Android平臺聲紋解鎖系統(tǒng)的研究

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【摘要】：移動互聯(lián)網(wǎng)技術逐漸滲透到人們生活、工作的各個領域,而手持終端設備在人們的生活中起著越來越重要的作用。手機打電話、發(fā)短信、MP3、照相等功能早已不能滿足現(xiàn)代人的需求,如今的移動平臺產(chǎn)品日益更新,越來越符合消費者的需求,例如上網(wǎng)購物、轉賬、手機銀行等功能,人們通過手機和外界完成各種信息的交換,因此手機安全以及手機本身的保密性愈來愈重要。本文結合當前身份認證技術、手機主流操作系統(tǒng)Android系統(tǒng)的研究熱點,提出了將生物認證技術中的聲紋識別技術應用于手機機主的身份認證,并針對于將聲紋識別技術應用于Android系統(tǒng)平臺所涉及的相關問題進行了分析和研究。本論文主要創(chuàng)新點在于:(1)手機隨時隨地都在使用,隨時都可能進行解鎖使用手機中的各種功能,由于環(huán)境的復雜多變,各種噪聲都將影響是否能夠準確解鎖手機。針對噪聲環(huán)境下研究語音增強技術,并且深入研究解鎖算法。為了提高算法在手機噪聲應用環(huán)境的魯棒性,通過實驗的方式,對比多種濾波器的性能,確定LMS自適應濾波器為聲紋降噪算法;并且針對帶噪語音問題對端點檢測的方法進行改進。(2)手機解鎖時,通常情況下密碼不會太長,密碼繁瑣冗長機主容易遺忘缺少用戶體檢度,由于手機運算能力有局限性,在聲紋識別算法上要求時間短且識別率要高,重點研究針對小語音庫且與文本有關的動態(tài)時間規(guī)整(DTW)和矢量量化(VQ)分類方法,以實驗數(shù)據(jù)對比聲紋識別效果。(3)本文設計了一種基于Android平臺的聲紋鎖,手機解鎖時不僅需要一個人的聲紋信息,還需要提供正確的語義信息的雙重保障,如此,即使手機失竊,手機中的重要信息不至泄露。
【關鍵詞】：聲紋解鎖 Android系統(tǒng) 特征提取 端點檢測 語音降噪
【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN912.3;TP316
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 論文背景和意義10-11
• 1.1.1 論文背景10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀11
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 聲紋識別基本知識12-14
• 1.3.1 聲紋識別分類13
• 1.3.2 聲紋識別系統(tǒng)結構13-14
• 1.4 手機平臺聲紋解鎖研究難點14-15
• 1.5 研究工作及論文組織結構15-16
• 第2章 聲紋識別方案分析與設計16-32
• 2.1 語音信號預處理及語料庫16-19
• 2.1.1 預處理16-19
• 2.1.2 語料庫19
• 2.2 特征提取技術19-25
• 2.2.1 LPCC特征參數(shù)提取19-22
• 2.2.2 MFCC特征參數(shù)提取22-24
• 2.2.3 實驗分析及結果24-25
• 2.3 聲紋識別分類算法25-31
• 2.3.1 動態(tài)時間規(guī)整25-27
• 2.3.2 矢量量化]35[27-29
• 2.3.3 實驗分析及結果29-31
• 2.4 本章小結31-32
• 第3章 聲紋解鎖語音去噪技術32-49
• 3.1 帶噪語音及預處理32-36
• 3.1.1 純凈語音和帶噪語音32-33
• 3.1.2 帶噪語音的預處理33-36
• 3.2 帶噪語音降噪算法36-45
• 3.2.1 譜減法降噪原理]41[36-37
• 3.2.2 LMS自適應濾波器降噪]42[37-42
• 3.2.3 維納濾波法降噪42-45
• 3.3 降噪算法實驗及分析45-48
• 3.4 本章小結48-49
• 第4章 聲紋解鎖語音的端點檢測49-58
• 4.1 傳統(tǒng)端點檢測方法49-53
• 4.1.1 短時能量49
• 4.1.2 短時過零率49-50
• 4.1.3 雙門限法50-53
• 4.2 帶噪語音的端點檢測53-57
• 4.2.1 頻帶方差端點檢測53-55
• 4.2.2 改進頻帶方差法的端點檢測55-57
• 4.3 本章小結57-58
• 第5章 聲紋解鎖系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)58-66
• 5.1 聲紋解鎖系統(tǒng)[47]的設計58-59
• 5.2 聲紋解鎖系統(tǒng)的實現(xiàn)59-66
• 5.2.1 安卓應用開發(fā)59-62
• 5.2.2 聲紋解鎖的實現(xiàn)62-66
• 結論66-67
• 參考文獻67-71
• 攻讀碩士學位期間學術成果71-72
• 致謝72

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本文編號：875495