聲紋識別的關(guān)鍵問題

2011/01/05

1. 與人類的發(fā)音機(jī)制的解剖學(xué)結(jié)構(gòu)有關(guān)的聲學(xué)特征(如頻譜、倒頻譜、共振峰、基音、反射系數(shù)等等)、鼻音、帶深呼吸音、沙啞音、笑聲等；
2. 受社會經(jīng)濟(jì)狀況、受教育水平、出生地等影響的語義、修辭、發(fā)音、言語習(xí)慣等；
3. 個人特點或受父母影響的韻律、節(jié)奏、速度、語調(diào)、音量等特征。

　　從利用數(shù)學(xué)方法可以建模的角度出發(fā)，聲紋自動識別模型目前可以使用的特征包括：

1. 聲學(xué)特征(倒頻譜)；
2. 詞法特征(說話人相關(guān)的詞n-gram，音素n-gram)；
3. 韻律特征(利用n-gram描述的基音和能量“姿勢”)；
4. 語種、方言和口音信息；
5. 通道信息(使用何種通道)；等等。

　　根據(jù)不同的任務(wù)需求，聲紋識別還面臨一個特征選擇或特征選用的問題。例如，對“信道”信息，在刑偵應(yīng)用上，希望不用，也就是說希望弱化信道對說話人識別的影響，因為我們希望不管說話人用什么信道系統(tǒng)它都可以辨認(rèn)出來；而在銀行交易上，希望用信道信息，即希望信道對說話人識別有較大影響，從而可以剔除錄音、模仿等帶來的影響。

　　總之，較好的特征，應(yīng)該能夠有效地區(qū)分不同的說話人，但又能在同一說話人語音發(fā)生變化時保持相對的穩(wěn)定；不易被他人模仿或能夠較好地解決被他人模仿問題；具有較好的抗噪性能；……。當(dāng)然，這些問題也可以通過模型方法去解決。

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