基于声纹识别和语音识别的网络账号身份认证系统

文章设计开发的基于声纹识别和语音识别的网络账号身份认证系统主要包含声纹录入、建库以及声纹判别两个部分。网络用户注册时,对用户的声纹进行采集;用户再次登录时,将用户的声纹与数据库中的声纹进行比较,通过声纹识别验证用户身份,确保用户的数据安全。系统建立在服务器端,安装方便快捷,安全性高。对用户要求低,仅需要一部麦克风即可完成注册。系统操作方便、简单,安全性、保密性好,市场前景广阔。     

基于小波包提取特征的声纹识别

关于生物特征识别问题,人耳的听觉识别精度很重要.识别研究难点在于如何选取有效的耐噪特征参数,以提高识别率,传统的特征参数都将语音视为一种平稳信号进行处理,不能很好的反映语音信号的动态特性,故不能得到较好的识别率.针对提高抗噪声性能和识别声信精度,提出了一种新的特征参数(DWP-MFCC),用在感知倒谱分析(Mel-Cepstrum)的基础上引入多分辨率小波包分析技术,通过提高时频分辨率,增强语音动态信息,克服了原有单一线性分析的不足,并基于矢量量化(VQ)系统进行说话人识别实验.实验证明,与LPCC和MFCC参数相比采用新方法使系统的识别率得到显著的提高.     

文本相关的语音锁设计

设计了一种文本相关语音锁。提取语音的梅尔频谱倒谱系数(MFCC)及其一阶差分特征,利用矢量量化算法,训练说话者的语音特征模型。通过设计实验,分析了在不同的码本数量、语音样本信噪比水平、语音特征类别组合的情况下,系统的识别效果。实验结果表明:在一定的信噪比下,码本数量N=48时,识别准确率达到95%以上。移植到嵌入式平台后可正常运行,说明算法能够满足工程实用性要求。     

基于指纹和声纹的身份认证技术研究

基于生物特征识别的身份认证技术已经应用于多个领域,然而单一的生物特征有各自的优缺点,为了提高身份认证的安全性和鲁棒性,对多生物特征进行融合便成为了身份认证技术新的研究方向。将指纹识别和声纹识别通过加权融合的方法在匹配层进行融合,实验结果表明,融合系统的等错误率(EER)比指纹识别和声纹识别提高了0.3%~0.4%,证明了融合系统识别率有所提高。     

基于声纹识别的Web身份认证系统设计

设计一个基于声纹识别的Web身份认证系统。在浏览器端利用自主开发的ActiveX录音控件录取封装使用者的声纹特征并传送给服务器,服务器端使用隐马尔科夫模型表述单字,单字之间通过增加静音状态分割以及语音训练形成稳定的声纹特征模型作为身份验证的基础库。实际测试结果表明,该系统识别性能好、可移植性强,适用于网络资源的远程声控。     

基于LabVlEW的铆钉外形尺寸检测系统设计

设计出一套铆钉外形尺寸自动检测系统,用两个高精度相机对待测铆钉进行拍照,通过图像采集卡传输到工控机中进行图像处理,以检测铆钉是否为合格品,完成在数据库中保存数据及生成Excel报表功能,并通过NI-6259数据采集卡作为控制单元,完成包括送料及废料别除的整个控制流程.设计中运用LabVIEW开发环境及其机器视觉模块,大大缩短了软件开发周期.     

基于声纹识别的嵌入式防盗系统

为了克服传统防盗锁的缺点,嵌入式防盗系统是在对声纹识别算法进行相关的研究和改进的基础上基于ARM9嵌入式开发的,本文结合Linux操作系统,选用MINI2440芯片,并配合外围驱动电路和电子锁开发实现。研究结果表明,该系统具有较高的语音识别率,性能稳定,有一定的应用价值。     

基于LabVlEW的FSAE赛车动态性能测试系统

介绍了基于图形语言LabVlEW和无线传输的FSAE赛车动态性能测试系统,重点讲解电气和程序控制部分的开发和设计.该系统利用了无线传输系统和计算机串口,可实现FSAE赛车75米直线加速和绕8字等动态性能测试与实时监控,该系统具有较高的测试精度与可靠性.     

基于指纹识别的VPN身份认证研究

分析和比较现有的VPN网络接入身份认证方案的优缺点,指出利用指纹信息作为身份认证的优势,提出了一个基于指纹识别的VPN接入身份认证协议方案。对方案的安全性进行了分析,并介绍了实际项目中的实施效果。它能够防止攻击者的中间人攻击,信息篡改、伪造,具有前向保密性,较现有的方案具有更高的安全性。     

基于声纹识别技术的多因子身份认证方式的探析

在网络与数字世界中,传统简单的身份验证方案已无法满足人们对安全性、灵活性、准确度等更高标准的需求。在大数据分析、人工智能等新信息技术的催生下,多因子身份验证已成为了用户信息安全的主要保证。因此文章将通过对声纹识别技术的深入研究,以探索其在多因子身份验证方法中的实际运用。     

基于VQ的说话人识别系统

该文介绍了一种基于矢量量化(VQ)方法的一个说话人识别算法。基于矢量量化的说话人识别,因其运算过程简单等特点,在说话人识别领域有着广泛的应用。用不同语音参数进行实验,实验表明应用矢量量化的方法用在说话人识别中是一种有效方法。     

基于话者特征图案的BPNN话者模型

该文提出了一种用于说话人识别的基于话者特征图案的BPNN话者模型，该话者模型解决了语音信号的时长变化与神经网络输入层结点数固定不变之间的矛盾。利用VQ技术对所有话者的语音样本训练出话者特征图案，再将语音样本对该特征图案进行映射，在映射域解决了语音样本的时间规正问题。同时，该方法还提高了映射域参数的模式分类能力。     

基于独立分量分析和矢量量化的说话人识别

使用独立分量分析（ICA）来提取说话人特征并与矢量量化（VQ）判决方法相结合,实现了一个高性能的基于ICA特征的VQ （ICA VQ）说话人识别系统。通过ICA变换得到说话人语音特征基函数系数用于生成VQ码书,并导出包含能量失真的ICA VQ码书失真测度和质心确定条件,生成最终的判决。仿真实验中ICA提取的特征分别用于不同系统实现说话人确认任务,各系统的DET曲线对比验证了VQ方法用于ICA特征分类判决的优势,同时不同码书尺寸下的等差率（EER）对比证明了VQ码书设计的有效性。     

基于支持向量机的说话人识别研究

解决说话人识别问题具有重要的理论价值和深远的实用意义,本文在研究支持向量机理论的基础上,采用支持向量机的分类算法实现说话人识别系统的训练和测试,并将小波去噪技术应用于说话人识别的预处理过程中,改善进入说话人识别系统的语音质量。实验表明,在说话人识别系统中,支持向量机结合小波去噪可以获得较好的识别率。     

一种基于动态码书的矢量量化图像编码算法

针对快速相关矢量量化算法重建图像质量不高、存在明显方块效应的问题，采用后向搜索一定区域的预测与有限状态矢量量化相结合的编码方法，并用MEENS-2和PDS结合搜索算法完成码字搜索。实验结果表明，该编码方法既提供了高压缩比，又减少了额外失真的影响，保证了图像的重建质量。     

基于分布特征统计的说话人识别

给出了基于公共码书的说话人分布特征的定义。提出了基于分布特征统计的说话人识别算法,根据所有参考说话人的训练语音建立公共码书,实现对语音特征空间的分类,统计各参考说话人训练语音的在公共码字上的分布特征进行建模。识别中引入双序列比对方法进行识别语音的分布特征统计与参考说话人模型间的相似度匹配,实现对说话人的辨认。实验表明,该方法保证识别率的情况下,进一步提高了基于VQ的说话人识别的速度。     

基于哈夫曼编码的矢量量化图像压缩算法

现有边缘匹配矢量量化(SMVQ)算法没有考虑码字索引分布规律。针对该问题,通过理论分析得到码字索引严重非均匀分布的规律,基于该规律提出结合哈夫曼编码的SMVQ图像压缩算法。实验结果表明,与穷尽搜索算法相比,该算法在保持相同编码质量的情况下,编码码率下降50%,与SMVQ相比,其PSNR提高0.8 dB,编码码率下降30%。     

基于DSP5416芯片的语音识别系统

本文主要论述了一种小词表语音识别系统的硬、软件设计方法。系统以DSP5416为硬件平台,采用非线性美尔刻度倒谱参数(MFCC)为特征参数提取算法,动态时间规整(DTW)作为识别算法,实现了语音识别系统的设计。实验结果表明平均语音识别率不低于90%,取得良好的识别效果。     

基于DSP5416芯片的语音识别系统

本文主要论述了一种小词表语音识别系统的硬、软件设计方法。系统以DSP5416为硬件平台,采用非线性美尔刻度倒谱参数（MFCC）特征参数提取算法,动态时间规整（DTW）作为识别算法,实现了语音识别系统的设计。实验结果表明平均语音识别率不低于90％,取得良好的识别效果。     

基于VQ/CDHMM的噪声环境下汉语口令识别研究

该文研究了基于改进VQ/HMM模型的语音识别方法,设计实现了基于该模型的汉语口令识别系统;研究了鲁棒性特征参数问题,提出了一些新的基于MFCC和LPCC的高维动态参数;分别进行了纯净语音和不同信噪比语音的识别实验,分析比较了不同类型特征参数、训练状态数和高斯混合度对该系统识别性能的影响。在此基础上得出了以下结论:在加性白噪声的情况下,使用高维动态参数明显提高了系统的鲁棒性;在汉语两字组的短语音(口令)识别中,状态数取4,混合度取3时实验结果较好;利用不同特征参数的优势,进行信息融合,是提高系统性能的一个很好选择。