指紋門禁讀頭中的聲紋識(shí)別原理中的模式匹配

2022年05月26日 16:28:46人氣：511來源：深圳市深安威爾迪科技有限公司

　　聲紋識(shí)別，也稱說話人識(shí)別，就是根據(jù)人的聲音特征，識(shí)別出某段語(yǔ)音是誰(shuí)說的。聲紋識(shí)別分為話者辨認(rèn)和確認(rèn)。辨認(rèn)是從有限的話者集合中分辨不同的人，系統(tǒng)性能隨著話者集合增大而降低；確認(rèn)是系統(tǒng)只給出接受或拒絕兩種選擇。從電視講話判定說話人，如是否是其本人，就屬于確認(rèn)的過程，它的難度往往更大一些。前面的一些文章中我們介紹了指紋門禁一體機(jī)，指紋門禁讀頭，指紋門禁考勤一體機(jī)的工作過程中的指紋匹配的過程，下面我們介紹一下生物識(shí)別技術(shù)的模式匹配過程。

　　(1)矢量量化。指紋門禁一體機(jī)，指紋門禁讀頭，指紋門禁考勤一體機(jī)嵌入了聲紋識(shí)別技術(shù)，驗(yàn)證準(zhǔn)確度將大大提升。

　　通過把每個(gè)人的特定文本編成碼本，識(shí)別時(shí)將測(cè)試文本按此碼本進(jìn)行編碼，以量化產(chǎn)生的失真度作為標(biāo)準(zhǔn)。其識(shí)別精度較高，判斷速度較快。

　　(2)概率統(tǒng)計(jì)。

　　考慮到短時(shí)間聲音信息相對(duì)平穩(wěn)，通過對(duì)穩(wěn)態(tài)特征如基音、聲門增益、低對(duì)反射系數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析，利用均值、方差等統(tǒng)計(jì)量和概率密度函數(shù)進(jìn)行。其優(yōu)點(diǎn)是不用對(duì)特征參量在時(shí)域上進(jìn)行規(guī)整，適合文本無(wú)關(guān)的說話人識(shí)別。

　　(3)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整。

　　說話人聲音信息既有穩(wěn)定的因素如發(fā)聲習(xí)慣、發(fā)聲器官結(jié)構(gòu)，又有時(shí)變的因素如請(qǐng)速、語(yǔ)調(diào)、重音、韻律等。將識(shí)別模板與參考模板進(jìn)行時(shí)間對(duì)比，并按照某種距離測(cè)定得出兩模板間的相似程度。

　　(4)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　這種分布式并行處理結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)模型在某種程度上模擬生物感知特性，具有自組織和自學(xué)習(xí)能力、很強(qiáng)的復(fù)雜分類邊界區(qū)分能力，及對(duì)不*信息的魯棒性，其性能近似理想的分類器。缺點(diǎn)是訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整能力弱，并且網(wǎng)絡(luò)規(guī)?？赡茈S說話人數(shù)目增加到難以訓(xùn)練的程度。

　　(5)隱馬爾可夫模型。

　　這種基于轉(zhuǎn)移概率和傳輸概率的隨機(jī)模型，被美國(guó)的IBM公司用于聲音識(shí)別。它把聲音看成由可觀察到的符號(hào)序列組成的隨機(jī)過程，該序列是發(fā)聲系統(tǒng)狀戀序列的輸出。識(shí)別時(shí)，為每個(gè)說話人建立發(fā)聲模型.通過訓(xùn)練得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和符號(hào)輸出概率矩陣。具體應(yīng)用時(shí)，計(jì)算未知聲音在狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程中概率，根據(jù)概率對(duì)應(yīng)的模型進(jìn)行。它不需時(shí)間規(guī)整，可節(jié)約的計(jì)算時(shí)間和存儲(chǔ)量。這是目前廣泛采用的一種技術(shù)，其缺點(diǎn)是訓(xùn)練時(shí)的計(jì)算量較大。

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