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。     

基于声纹识别技术精准打击电信网络诈骗犯罪研究

声纹具有独特的生物学特征且相对稳定，已被广泛应用于身份识别。大数据时代，依托人工智能和云计算的声纹识别技术是新形势下打击电信网络诈骗的有力武器。本文基于声纹识别技术研究设计反诈系统，为精准打击电信网络诈骗犯罪实战提供了新路径。     

声纹识别对抗攻击对公安领域的影响及对策

声纹识别技术由于其独特的优势,在公安领域中有广泛的应用.基于深度学习的声纹识别技术有较高的识别准确度,是目前主流的声纹识别技术,但同时应用此类技术的系统容易遭受对抗攻击.本文主要对基于深度学习的声纹识别技术及其对抗攻击进行介绍,对可能给公安领域带来的影响进行了讨论并提出了对策.     

注意力机制和DenseNet在声纹识别中的应用研究

声纹识别属于一种新型生物识别技术,其综合了生命科学综合研究,计算机技术等多种技术。随着深度学习技术不断的发展,声纹识别技术在案件侦破、智能网联、支付系统上的应用也越来越多,论文针对现有声纹识别系统识别率低,识别效率慢等问题,提出了基于注意力机制改进的DenseNet网络模型作为声学模型,进一步提高声纹识别系统的性能。首先将语音经过预处理和特征提取,进入改进后的DenseNet网络中,最终进入SoftMax函数输出结果,最终经过多组实验验证并进行比对,实验结果表明,使用注意力机制改进的DenseNet网络作为声纹识别系统中的声学模型相较于其他传统声学模型在准确率、AUC上分别提升了4.25%、4.18%,在等错误率上降低了6.09%,证明了该模型对于声纹识别任务上的合理性。     

基于连续隐马尔柯夫模型的模式识别技术及其应用

对利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别的具体算法进行系统的研究;然后基于该语音识别技术对深圳市司法局社区矫正声纹识别系统进行详细设计。该系统上线后的运行结果表明,利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别算法的识别速度较快同时具有较高的识别率。基于模式识别技术的司法社区矫正声纹识别系统建设在我国司法系统目前尚处于起步阶段,推广和建设司法社区矫正声纹识别系统具有重要的现实意义。     

声纹识别中合成语音的鲁棒性

随着以隐马尔科夫模型为基础的语音合成技术的发展,冒认者很容易利用该技术生成具有目标说话人特性的合成语音,这对现有的声纹识别系统构成巨大威胁.针对此问题,文中从统计学的角度分析自然语音与合成语音在实倒谱上的区别,并提出对合成语音具有鲁棒性的声纹识别系统.实验结果初步表明,相比于传统的声纹识别系统,在对自然语音的等错误率不...     

基于深度循环网络的声纹识别方法研究及应用

声纹识别是当前热门的生物特征识别技术之一,能够通过说话人的语音识别其身份。针对声纹识别技术进行了研究,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和深度循环网络（RNN）的声纹识别方案CDRNN,CDRNN结合CNN和RNN的优势,用于移动终端声纹识别应用。CDRNN将说话者的原始语音信息经过一系列的处理并生成一张二维语谱图,利用CNN长于处理图像的优势从语谱图中提取语音信号的个性特征,这些个性特征再输入到Deep RNN中完成声纹识别,从而确定说话者的身份。实验结果表明了CDRNN方案能够获得比GMM-UBM等其他方案更好的识别准确率。     

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。     

GMM-UBM声纹识别技术研究与应用

随着信息化技术发展,身份识别的方式逐步多样化,如人脸、指纹、声纹等,其中声纹识别因代价低、移动性好等优点而得到广泛关注.在研究VQ、HMM等传统声纹识别技术的基础上,提出了一种优秀算法GMM-UBM,并将其运用在考勤系统中.实验证明,与传统算法相比,GMM-UBM在识别率和并发度方面具有一定的优越性.     

基于微信的声密保客户端软件设计与实现

声纹识别广泛应用于远程认证等领域.为了帮助用户更便捷地访问北京得意音通技术有限公司的"声密保"声纹识别服务,开发了一款具有声纹预留和声纹确认功能的基于微信的"声密保"客户端软件.在分析了基于微信JSSDK网页进行声纹识别的可行性基础上,给出了软件开发的技术路线和关键的处理流程,对基于微信的语音应用开发具有积极的借鉴作用.     

语音识别技术分析

语音识别是研究让机器能够听懂人类口述的自然语言的一门学科,其最终目标是实现入与机器进行自然语言通信。介绍了语音识别的关键技术,主要有语音识别单元选取、特征参数提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面,通过具体的实现方法对各种技术作出介绍,以达到在语音识别中提高识别率的效果。最后对各种技术以及语音识别系统的作用和意义作出简要总结。     

语音识别技术的研究与发展

回顾了语音识别技术的发展历史,描述了语音识别系统的基本原理,介绍了语音识别的几种基本方法,并对语音识别技术面临的问题和发展前景进行了讨论.     

语音识别技术研究进展

简单介绍了语音识别技术的发展历史和现状,阐述了语音识别系统的基本原理,对语音识别的基本方法和识别过程进行了深入分析,尤其对HMM模型及其改进型作了详细说明,探讨了语音识别技术发展过程中的难点问题,给出了相应对策,并对语音识别技术的发展方向和前景作了展望.     

语音识别中小波分析的应用

语音信号是一种时变、非平稳的随机信号。现有语音识别系统的适应性比较差,尤其在高噪声环境下的语音识别非常困难,若将语音识别系统商品化,还有识别速度、拒识问题以及关键词／句检测技术等细节问题需要解决。如何把语言学、生理学、心理学方面的研究成果量化、建模并用于语音识别,还需深入研究。本文介绍了语音识别中小波分析的研究现状及几种常见的技术方法,并且分析探讨了语音识别中小波分析的应用和发展前景。     

连续语音识别技术及其应用前景分析

连续语音识别技术,是集语音处理、模式识别、句法和语义分析于一体的综合性语音处理技术,能够识别任意的连续语音,如一个句子或一段话,大大提高了语音交互的连续性和体验度,是语音识别技术的核心之一。本文介绍了连续语音识别技术的研究现状及几种常见的技术方法,并且分析探讨了连续语音识别技术的应用和发展前景。     

面向大词汇量的维吾尔语连续语音识别研究

近年来大词汇量连续语音识别技术得到了迅速的发展,国内外研究机构加大了对汉语和英语语音识别技术的研究,然而,维吾尔语语音识别技术的研究工作最近才起步。建立了面向大词汇量的维吾尔语语音语料库,研究了维吾尔语声学模型和语言模型建模技术、解码技术,进行了面向大词汇量的维吾尔语连续语音识别实验。对维吾尔语大词汇量连续语音识别技术进一步发展中存在的问题进行了讨论。     

浅谈连续语音识别中的关键技术

连续语音识别系统的出现,更进一步的推动了连续语音识别的研究及应用,但识别技术的成熟也同时推动了更高层次的语音理解技术的研究。文章分别对连续语音识别中可能出现的关联词技术、关键词技术、顽健性技术、自适应性技术及搜索策略给予了介绍。     

基于三种估计准则下的语音增强方法

语音信号在产生、传输和接收过程中不可避免要受到各种噪声的干扰.为了提高语音清晰度和可懂度,减轻听觉疲劳,增强语音识别效率,需要对带噪声语音进行降噪处理.语音增强技术在语音通信和语音识别过程中有重要价值.在简要介绍语音增强技术的基础上,详细论述了联合最大后验概率估计准则、最大后验概率估计准则和最小均方误差估计准则下的频域语音增强方法的原理及特点,并提出了一种噪声谱估计方法,然后对几种语音增强方法进行了实验仿真.实验证明,基于最小均方误差估计准则的增强方法的效果最好,基于最大后验概率估计准则的增强效果较差.     

基于语音识别技术的智能控制系统设计

语音识别技术近些年来发展非常迅速，并且在许多方面已经有了很好的应用。以语音识别技术在对话娃娃中的应用为例，阐述如何利用语音识别技术来设计智能控制系统，并详细介绍了系统的结构和原理。该系统具有很好的扩展性，稍微做些改动，就可以设计出各种各样的语音控制系统。     

基于DSP的语音识别在智能楼宇系统中的应用

随着DSP技术的发展,中小词汇量连续语音的实时识别已经被广泛应用到日常生活中,本文提出了一种基于TMS320VC5410的小词汇量的语音识别实时系统,对以TMS320VC5410为核心的系统硬件设计进行了研究,阐述了系统的结构。文章分析了系统的工作过程,引用已有的算法进行软件系统设计,软件模块包括预处理、端点检测、特征提取、模式匹配等。最后把此系统应用到智能楼宇系统中去,实现了对智能楼宇更加及时、方便的控制。