声纹识别系统的主要概况

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人在讲话时使用的器官在尺寸和形态等方面差异会很大，所以任何两个人的声纹图谱都有差异，而对于每个人而言，从十几岁发育变声后直到五十多岁，其声纹基本保持不变。声纹识别技术正是利用这一特点，将声音输入到声谱仪中，使声音不同频率的机械振动变成频谱图像，显示在荧光屏或记录在纸上，这种图像就是声纹。

研究报告声纹识别系统的工作过程一般可以分为两个过程：训练过程和识别过程。首先，需要对输入的原始语音信号进行预处理，如采样、量化、预加重和加窗等处理过程。在训练过程中，声纹识别系统要对所提取出来的说话人语音特征进行学习训练，建立声纹模板或语音模型库，或者对系统中已有的声纹模板或语音模型库进行适应性修改。在识别过程中，声纹识别系统要根据系统已有的声纹模板或语音模型库对输入语音的特征参数进行模式匹配计算，从而实现识别判断，得出识别结果。

声纹识别系统的技术实现原理

从20世纪70年代末开始随着计算机技术的飞速发展，声纹识别的研究转向对各种声学特征参数的非线性处理及新的模式匹配方法上。在特征参数提取技术方面，小波特征参数及不同特征参数的线性预测组合等非线性处理方法相继提出并得到广泛地应用。近年来，DSP芯片计算技术的采用，使目前的语音特征参数提取技术达到比较成熟的阶段。分析报告在模式匹配判断技术方面：20世纪80年代开始，隐马尔可夫模型、人工神经网络等技术在声纹识别方面得到有效的利用，逐渐成为声纹识别系统主流的模式匹配方法；进入90年代后，高斯混合模型技术由于简单、有效及较好的鲁棒性也迅速成为重要的声纹识别技术；步入21世纪以来，支持向量机技术及多种模式匹配方法融合也得到不断深入研究与发展，并进入了商业化实用阶段。

与其他生物识别技术相比，声纹识别技术具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，当然，声纹识别技术还存在一些技术难点，如：用很短的语音进行模型训练和识别、有效地区分模仿声音和真正声音、消除或减弱声音变化带来的影响；消除信道差异和背景噪音带来的影响等。

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