基于GMM 的说话人识别系统研究及其MATLAB 实现
2021-08-24何建军
软件导刊 2021年8期
何建军
(深圳电器公司 技术中心,广东深圳 518001)
0 引言
在现实生活中,很多情况下都需要验证人们的身份。随着人们交际范围的扩大,人际关系也变得日趋复杂,人们往往需要与其他各行各业的人打交道,而这些人际交往往往又会涉及到一些金钱、个人隐私等方面的私密信息。因此,要想保障双方正常且安全的交往,往往需要鉴定对方身份。
为此,人们进行了大量研究工作,试图寻找一种更可靠、方便的身份验证方法。与传统身份验证方式相比,生物特征认证具有更好的可靠性与安全性[1]。生物特征包括声纹、指纹、人脸、虹膜等。声纹(Voiceprint)是一种声波频谱,其中包含了相应的语言信息,查看时需用电声学仪器进行显示。与指纹识别、脸部识别、手指静脉识别等生物特征识别技术一样,声纹信息作为人的基本生理特征,有其独特优势。如声音是非接触性的,用户容易接受;声纹信息不需要记忆,因此不存在被遗忘的情况;其还具有独特性、唯一性和识别性强等特征。正因为具有以上优点,声纹信息作为一种身份验证方式获得了人们重视,并得到了广泛研究,声纹识别也应运而生。
说话人识别(Speaker Recognition,SR)也称为声纹识别、话者识别,属于生物特征识别技术的范畴,是一种通过声纹信息识别说话人身份的技术。其以表征说话人个性的语音特征为标准及依据,自动对说话人身份进行识别。
根据识别方式的不同,说话人识别可分为说话人探测跟踪、说话人辨认与说话人确认3 类[2]。……
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