【摘 要】
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随着互联网及信息化的发展,声纹识别技术在远程身份确认和安全部门的身份认证中具有广泛的应用价值,是生物特征识别领域的重要探索方向。但是伪装语音的出现显著的影响了声纹识别系统的性能,也给我们的生活带来困扰和危机。针对伪装语音声纹识别系统效果不佳的问题,从特征提取和模型建立两个方面进行研究,来解决传统的基于高斯混合模型的声纹识别系统在伪装语音测试时性能差的问题。主要内容如下:从特征提取的角度出发,本文将
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随着互联网及信息化的发展,声纹识别技术在远程身份确认和安全部门的身份认证中具有广泛的应用价值,是生物特征识别领域的重要探索方向。但是伪装语音的出现显著的影响了声纹识别系统的性能,也给我们的生活带来困扰和危机。针对伪装语音声纹识别系统效果不佳的问题,从特征提取和模型建立两个方面进行研究,来解决传统的基于高斯混合模型的声纹识别系统在伪装语音测试时性能差的问题。主要内容如下:从特征提取的角度出发,本文将语音进行预处理后,采用倒谱法计算出共振峰参数,并通过Gammatone滤波器组得到倒谱系数（GFCC）,然后提出将共振峰和GFCC及其差分系数组合成一种混合特征参量,同时采集了 49个人的正常语音以及七种不同的伪装语音,并对这些语音进行了实验。实验表明,这种从初始的语音数据中提取混合特征的方法可以获得更具区分特性的说话人特征,有效地提高了传统声纹识别系统对于伪装语音的识别性能。从模型建立角度出发,以混合特征作为模型的输入,提出使用深度置信网络（DBN）替代高斯混合模型作为声纹识别系统的声学模型,为了抑制过拟合现象,在DBN模型中引入dropout策略,同时对采集到的语音库进行实验。从实验结果可以看出,基于DBN模型的伪装语音声纹识别系统能够更好的拟合特征分布,分类效果显著提升,有效地提高了传统伪装语音声纹识别系统的性能,并在引入dropout策略后,系统识别性能得到进一步提升。
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