本文關(guān)鍵詞：Android平臺聲紋解鎖系統(tǒng)的研究

  更多相關(guān)文章： 聲紋解鎖 Android系統(tǒng) 特征提取 端點(diǎn)檢測 語音降噪

【摘要】：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)逐漸滲透到人們生活、工作的各個(gè)領(lǐng)域,而手持終端設(shè)備在人們的生活中起著越來越重要的作用。手機(jī)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(dòng)平臺產(chǎn)品日益更新,越來越符合消費(fèi)者的需求,例如上網(wǎng)購物、轉(zhuǎn)賬、手機(jī)銀行等功能,人們通過手機(jī)和外界完成各種信息的交換,因此手機(jī)安全以及手機(jī)本身的保密性愈來愈重要。本文結(jié)合當(dāng)前身份認(rèn)證技術(shù)、手機(jī)主流操作系統(tǒng)Android系統(tǒng)的研究熱點(diǎn),提出了將生物認(rèn)證技術(shù)中的聲紋識別技術(shù)應(yīng)用于手機(jī)機(jī)主的身份認(rèn)證,并針對于將聲紋識別技術(shù)應(yīng)用于Android系統(tǒng)平臺所涉及的相關(guān)問題進(jìn)行了分析和研究。本論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)在于:(1)手機(jī)隨時(shí)隨地都在使用,隨時(shí)都可能進(jìn)行解鎖使用手機(jī)中的各種功能,由于環(huán)境的復(fù)雜多變,各種噪聲都將影響是否能夠準(zhǔn)確解鎖手機(jī)。針對噪聲環(huán)境下研究語音增強(qiáng)技術(shù),并且深入研究解鎖算法。為了提高算法在手機(jī)噪聲應(yīng)用環(huán)境的魯棒性,通過實(shí)驗(yàn)的方式,對比多種濾波器的性能,確定LMS自適應(yīng)濾波器為聲紋降噪算法;并且針對帶噪語音問題對端點(diǎn)檢測的方法進(jìn)行改進(jìn)。(2)手機(jī)解鎖時(shí),通常情況下密碼不會太長,密碼繁瑣冗長機(jī)主容易遺忘缺少用戶體檢度,由于手機(jī)運(yùn)算能力有局限性,在聲紋識別算法上要求時(shí)間短且識別率要高,重點(diǎn)研究針對小語音庫且與文本有關(guān)的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)和矢量量化(VQ)分類方法,以實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對比聲紋識別效果。(3)本文設(shè)計(jì)了一種基于Android平臺的聲紋鎖,手機(jī)解鎖時(shí)不僅需要一個(gè)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(jī)失竊,手機(jī)中的重要信息不至泄露。
【關(guān)鍵詞】：聲紋解鎖 Android系統(tǒng) 特征提取 端點(diǎn)檢測 語音降噪
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)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(jié)構(gòu)13-14
• 1.4 手機(jī)平臺聲紋解鎖研究難點(diǎn)14-15
• 1.5 研究工作及論文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第2章 聲紋識別方案分析與設(shè)計(jì)16-32
• 2.1 語音信號預(yù)處理及語料庫16-19
• 2.1.1 預(yù)處理16-19
• 2.1.2 語料庫19
• 2.2 特征提取技術(shù)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(shí)驗(yàn)分析及結(jié)果24-25
• 2.3 聲紋識別分類算法25-31
• 2.3.1 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整25-27
• 2.3.2 矢量量化]35[27-29
• 2.3.3 實(shí)驗(yàn)分析及結(jié)果29-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第3章 聲紋解鎖語音去噪技術(shù)32-49
• 3.1 帶噪語音及預(yù)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(yù)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(yīng)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(shí)驗(yàn)及分析45-48
• 3.4 本章小結(jié)48-49
• 第4章 聲紋解鎖語音的端點(diǎn)檢測49-58
• 4.1 傳統(tǒng)端點(diǎn)檢測方法49-53
• 4.1.1 短時(shí)能量49
• 4.1.2 短時(shí)過零率49-50
• 4.1.3 雙門限法50-53
• 4.2 帶噪語音的端點(diǎn)檢測53-57
• 4.2.1 頻帶方差端點(diǎn)檢測53-55
• 4.2.2 改進(jìn)頻帶方差法的端點(diǎn)檢測55-57
• 4.3 本章小結(jié)57-58
• 第5章 聲紋解鎖系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)58-66
• 5.1 聲紋解鎖系統(tǒng)[47]的設(shè)計(jì)58-59
• 5.2 聲紋解鎖系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)59-66
• 5.2.1 安卓應(yīng)用開發(fā)59-62
• 5.2.2 聲紋解鎖的實(shí)現(xiàn)62-66
• 結(jié)論66-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間學(xué)術(shù)成果71-72
• 致謝72

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：875495