一种基于DBN信息融合的说话人识别方法

人的声音虽然具有个性特征,但随着电子信息技术的迅猛发展,人的语音也可以被模仿.当模仿者模仿说话人声音相似度极高时,当前说话人身份确认系统就有可能会被非法欺骗.研究了一种双模态信息融合的说话人识别方法,能把声纹信息和人脸信息融合在一起,通过动态贝叶斯网络(DBN)方法来刻画两类特征之间的相关性,并根据DBN模型作出最后的说话人识别结果.实验表明,基于双模态信息融合的说话人识别方法比传统单独的声纹识别和人脸识别有较高的正确识别率.     

基于模糊聚类的矢量量化的声纹识别研究

采用模糊C-均值聚类算法(FCM)实现声纹码本的矢量量化,使用基于相似系数和的孤立点检测法识别孤立点.试验表明,该方法能有效地减少孤立点对识别结果的干扰,显著降低码本量化误差,从而提高矢量量化声纹识别系统的识别率.     

煤矿入井人员唯一性检测技术研究

通过分析掌纹、指纹、虹膜、人脸、步态、声纹等生物特征识别技术的特点以及煤矿现场对入井人员生物特征的影响,指出虹膜识别、人脸识别、步态识别、声纹识别适用于煤矿入井人员唯一性检测;提出了一种基于人员定位和生物特征识别的煤矿入井人员唯一性检测技术方案,将生物特征识别技术嵌入人员定位系统,利用人员定位识别卡实现识别卡数量及人员身份的唯一性检测;指出煤矿入井人员唯一性检测技术的研究关键点是严重污染人脸的识别算法、对设备遮挡情况下人员步态图像的采集及对混入人员语音信号的煤矿现场噪声消除算法。     

基于LSTM神经网络的声纹识别

声纹识别利用说话人生物特征的个体差异性,通过声音来识别说话人的身份.声纹具有非接触、易采集、特征稳定等特点,应用领域十分广泛.现有的统计模型方法具有提取特征单一、泛化能力不强等局限性.近年来,随着人工智能深度学习的快速发展,神经网络模型在声纹识别领域崭露头角.文中提出基于长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的声纹识别方法,使用语谱图提取声纹特征作为模型输入,从而实现文本无关的声纹识别.语谱图能够综合表征语音信号在时间方向上的频率和能量信息,表达的声纹特征更加丰富.LSTM神经网络擅长捕捉时序特征,着重考虑了时间维度上的信息,相比其他神经网络模型,更契合语音数据的特点.文中将LSTM神经网络长期学习的优势与声纹语谱图的时序特征有效结合,实验结果表明,在THCHS-30语音数据集上取得了84.31％的识别正确率.在自然环境下,对于3 s的短语音,该方法的识别正确率达96.67％,与现有的高斯混合模型和卷积神经网络方法相比,所提方法的识别性能更优.     

说话人识别算法的定点DSP实现

引言说话人识别又称声纹识别,是通过说话人的声音特征进行身份认证的一种生物特征识别技术。说话人识别经过60多年的研究,已经逐步应用到法律、银行等各个领域。说话人识别通过对语音信号进行处理,提取说话人语     

陪护机器人——呵护老人生活的好伴侣

针对老年人的心理需求和使用要求,研制开发高、中档系列化老年人陪护机器人产品。突破多项关键技术．填补国内老人陪护机器人产品的空白,探索为老年人提供心理慰藉的新模式和新概念,引导老年人陪护机器人产品的发展．为解决我国人口老龄化等带来的重大社会服务问题奠定基础。     

声纹 让“芝麻开门”成现实

随着具有声纹解锁功能的智能手机上市,《大话西游》中的"芝麻开门"成为现实,如此炫酷的语音识别功能,技术上是如何实现的?手机能够智能辨识主人的声音进行解锁,一根手指头都不用动就能打开手机。如此炫酷的语音智能控制功能,让智能手机显得更通"人性",那么手机是如何做到这些的呢?声纹解锁技术原理实际上,声纹解锁的原理就是建     

声纹识别系统设计

论述了声纹识别的相关概念、应用领域及其区别于其他身份认证的优势,从软件方面构建了一个基于Matlab的声纹识别系统,并对整个系统进行了仿真实验,实验结果表明该系统具有较高的识别率,可应用于有限人群的身份认证。     

雷达辐射源音频信号声纹识别方法

针对复杂的电磁环境中,雷达辐射源音频信号人工识别方法存在耗时长、误判和错判等问题,提出一种利用声纹识别和计算机技术对雷达辐射源音频进行识别的方法.利用了声纹识别关键技术--美尔倒谱系数特征提取和动态时间规整算法实现雷达辐射源音频自动识别,实验结果表明:该方法缩短了识别时间,提高了识别的正确率.     

声纹识别系统原理及其关键技术

以声纹为特征的身份识别技术具有十分广阔的应用前景。该文介绍了声纹识别系统的应用分类及其基本技术原理,重点分析了声纹识别系统中的特征参数提取、模式匹配判断等关键技术问题,并总结声纹识别技术的研究进展。