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什么是聲紋?聲紋識(shí)別的原理是什么?

MEMS ? 來源:楊湘祁 ? 作者:電子發(fā)燒友 ? 2019-03-11 09:16 ? 次閱讀
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一、什么是聲紋?

聲紋(Voiceprint),是用電聲學(xué)儀器顯示的攜帶言語信息的聲波頻譜,是由波長、頻率以及強(qiáng)度等百余種特征維度組成的生物特征,具有穩(wěn)定性、可測量性、唯一性等特點(diǎn)。

人類語言的產(chǎn)生是人體語言中樞與發(fā)音器官之間一個(gè)復(fù)雜的生理物理過程,發(fā)聲器官–舌、牙齒、喉頭、肺、鼻腔在尺寸和形態(tài)方面每個(gè)人的差異很大,所以任何兩個(gè)人的聲紋圖譜都有差異。

每個(gè)人的語音聲學(xué)特征既有相對(duì)穩(wěn)定性,又有變異性,不是一成不變的。這種變異可來自生理、病理、心理、模擬、偽裝,也與環(huán)境干擾有關(guān)。

盡管如此,由于每個(gè)人的發(fā)音器官都不盡相同,因此在一般情況下,人們?nèi)阅軈^(qū)別不同的人的聲音或判斷是否是同一人的聲音。

聲紋不如圖像那樣直觀展現(xiàn),在實(shí)際分析中,可通過波形圖和語譜圖進(jìn)行展現(xiàn),如下所示:

二、聲紋識(shí)別的原理

人在講話時(shí)使用的發(fā)聲器官在尺寸和形態(tài)方面每個(gè)人的差異很大,所以任何兩個(gè)人的聲紋圖譜都有差異,主要體現(xiàn)在如下方面:

共鳴方式特征:咽腔共鳴、鼻腔共鳴和口腔共鳴

嗓音純度特征:不同人的嗓音,純度一般是不一樣的,粗略地可分為高純度(明亮)、低純度(沙啞)和中等純度三個(gè)等級(jí)

平均音高特征:平均音高的高低就是一般所說的嗓音是高亢還是低沉

音域特征:音域的高低就是通常所說的聲音飽滿還是干癟

不同人的聲音在語譜圖中共振峰的分布情況不同,聲紋識(shí)別正是通過比對(duì)兩段語音的說話人在相同音素上的發(fā)聲來判斷是否為同一個(gè)人,從而實(shí)現(xiàn)“聞聲識(shí)人”的功能。

三、聲紋識(shí)別算法的技術(shù)指標(biāo)

聲紋識(shí)別在算法層面可通過如下基本的技術(shù)指標(biāo)來判斷其性能,除此之外還有其它的一些指標(biāo),如:信道魯棒性、時(shí)變魯棒性、假冒攻擊魯棒性、群體普適性等指標(biāo),這部分后續(xù)于詳細(xì)展開講解。

錯(cuò)誤拒絕率(False Rejection Rate, FRR):分類問題中,若兩個(gè)樣本為同類(同一個(gè)人),卻被系統(tǒng)誤認(rèn)為異類(非同一個(gè)人),則為錯(cuò)誤拒絕案例。錯(cuò)誤拒絕率為錯(cuò)誤拒絕案例在所有同類匹配案例的比例。

錯(cuò)誤接受率(False Acceptance Rate, FAR) :分類問題中,若兩個(gè)樣本為異類(非同一個(gè)人),卻被系統(tǒng)誤認(rèn)為同類(同一個(gè)人),則為錯(cuò)誤接受案例。錯(cuò)誤接受率為錯(cuò)誤接受案例在所有異類匹配案例的比例。

等錯(cuò)誤率(Equal Error Rate,EER):調(diào)整閾值,使得誤拒絕率(False Rejection Rate,F(xiàn)RR)等于誤接受率(False Acceptance Rate,F(xiàn)AR),此時(shí)的FAR與FRR的值稱為等錯(cuò)誤率。

準(zhǔn)確率(Accuracy,ACC):調(diào)整閾值,使得FAR+FRR最小,1減去這個(gè)值即為識(shí)別準(zhǔn)確率,即ACC=1 – min(FAR+FRR)

速度:(提取速度:提取聲紋速度與音頻時(shí)長有關(guān)、驗(yàn)證比對(duì)速度):Real Time Factor 實(shí)時(shí)比(衡量提取時(shí)間跟音頻時(shí)長的關(guān)系,比如:1秒能夠處理80s的音頻,那么實(shí)時(shí)比就是1:80)。驗(yàn)證比對(duì)速度是指平均每秒鐘能進(jìn)行的聲紋比對(duì)次數(shù)。

ROC曲線:描述FAR與FRR之間相互變化關(guān)系的曲線,X軸為FAR的值,Y軸為FRR的值。從左到右,當(dāng)閾值增長期間,每一個(gè)時(shí)刻都有一對(duì)FAR和FRR的值,將這些值在圖上描點(diǎn)連成一條曲線,就是ROC曲線。

閾值:在接受/拒絕二元分類系統(tǒng)中,通常會(huì)設(shè)定一個(gè)閾值,分?jǐn)?shù)超過該值時(shí)才做出接受決定。調(diào)節(jié)閾值可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求平衡FAR與FRR。 當(dāng)設(shè)定高閾值時(shí),系統(tǒng)做出接受決定的得分要求較為嚴(yán)格,F(xiàn)AR降低,F(xiàn)RR升高;當(dāng)設(shè)定低閾值時(shí),系統(tǒng)做出接受決定的得分要求較為寬松,F(xiàn)AR升高,F(xiàn)RR降低。在不同應(yīng)用場景下,調(diào)整不同的閾值,則可在安全性和方便性間平平衡,如下圖所示:

四、影響聲紋識(shí)別水平的因素

訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法是影響聲紋識(shí)別水平的兩個(gè)重要因素,在應(yīng)用落地過程中,還會(huì)受很多因素的影響。

聲源采樣率:

人類語音的頻段集中于50Hz ~ 8KHz之間,尤其在4KHz以下頻段

離散信號(hào)覆蓋頻段為信號(hào)采樣率的一半(奈奎斯特采樣定理)。

采樣率越高,信息量越大。

常用采樣率:8KHz(即0 ~ 4KHz頻段),16KHz(即0 ~ 8KHz頻段)。

信噪比(SNR):

信噪比衡量一段音頻中語音信號(hào)與噪聲的能量比,即語音的干凈程度:

15dB以上(基本干凈)

6dB(嘈雜)

0dB(非常吵)

信道:

不同的采集設(shè)備,以及通信過程會(huì)引入不同的失真。

聲紋識(shí)別算法與模型需要覆蓋盡可能多的信道。

手機(jī)麥克風(fēng)、桌面麥克風(fēng)、固話、移動(dòng)通信(CDMA, TD-LTE等)、微信……

語音時(shí)長:

語音時(shí)長(包括注冊(cè)語音條數(shù))會(huì)影響聲紋識(shí)別的精度。

有效語音時(shí)長越長,算法得到的數(shù)據(jù)越多,精度也會(huì)越高。

短語音(1~3s)

長語音(20s+)

文本內(nèi)容:

通俗地說,聲紋識(shí)別系統(tǒng)通過比對(duì)兩段語音的說話人在相同音素上的發(fā)聲來判斷是否為同一個(gè)人。

固定文本:注冊(cè)與驗(yàn)證內(nèi)容相同

半固定文本:內(nèi)容一樣但順序不同;文本屬于固定集合

自由文本

五、聲紋識(shí)別的應(yīng)用流程

聲紋識(shí)別(VPR) ,生物識(shí)別技術(shù)的一種,也稱為說話人識(shí)別 ,是從說話人發(fā)出的語音信號(hào)中提取聲紋信息。

從應(yīng)用上看,可分為:

說話人辨認(rèn)(Speaker Identification):用以判斷某段語音是若干人中的哪一個(gè)所說的,是“多選一”問題;

說話人確認(rèn)(Speaker Verification):用以確認(rèn)某段語音是否是指定的某個(gè)人所說的,是“一對(duì)一判別”問題。

聲紋識(shí)別在應(yīng)用中分注冊(cè)和驗(yàn)證兩個(gè)主流程,根據(jù)不同的應(yīng)用中,部分處理流程會(huì)存在差異,一般的聲紋識(shí)別應(yīng)用流程如下圖所示:

六、聲紋識(shí)別的應(yīng)用場景

聲紋識(shí)別作為生物識(shí)別技術(shù)的一種,有非常多好的應(yīng)用場景,根據(jù)聲音的特性,下面從公共安全、金融、社保、智能硬件四個(gè)領(lǐng)域介紹聲紋識(shí)別的應(yīng)用。

1. 公安領(lǐng)域

聲紋作為一種生物特征,最早在刑偵和鑒識(shí)領(lǐng)域成功應(yīng)用。

近年來,由于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,語音案件也呈現(xiàn)出井噴的趨勢,在這些語音案件中,聲紋識(shí)別成了唯一一種有效的技術(shù)偵破手段,通過的聲紋識(shí)別和聲紋大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行重點(diǎn)人員監(jiān)管、反電信詐騙、反恐、刑事案件偵破、身份查詢與核驗(yàn),助力公安有效遏制與打擊犯罪,構(gòu)建和強(qiáng)化安全的社會(huì)公眾環(huán)境。

2. 金融

針對(duì)銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融等各類金融及服務(wù)機(jī)構(gòu),通過聲紋識(shí)別技術(shù),提供了用戶注冊(cè)、遠(yuǎn)程驗(yàn)證、金融生物識(shí)別解決方案,大幅提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)防范系統(tǒng)安全性,強(qiáng)化風(fēng)控能力,增加用戶的安全性,防范身份欺詐。

另外在電話客服系統(tǒng)中,通過聲紋識(shí)別技術(shù),可實(shí)時(shí)識(shí)別出用戶的身份,從而提供個(gè)性化的客戶服務(wù)。

3. 社保

我國針對(duì)離退休人員,每年至少需要進(jìn)行一次生存狀態(tài)驗(yàn)證,并以此為依據(jù)進(jìn)行養(yǎng)老金的發(fā)放,目前可通過到指定社保大廳或自助終端進(jìn)行生存驗(yàn)證,對(duì)于一些行動(dòng)不便的老人家,這種方式也是非常不便利。

聲紋識(shí)別技術(shù)在遠(yuǎn)程身份驗(yàn)證中有著天然的優(yōu)勢,只需要一個(gè)電話(手機(jī)或固話都可以),即可完成生存驗(yàn)證,為參保人員提供了便利,同時(shí)也為國家節(jié)省大量成本,避免養(yǎng)老金流失。

4. 智能硬件

在智能硬件產(chǎn)品中,聲紋識(shí)別解決了當(dāng)前智能產(chǎn)品只能識(shí)別用戶所說的內(nèi)容,而不能區(qū)分說話人身份的問題,讓智能產(chǎn)品能夠區(qū)分不同的角色,實(shí)現(xiàn)“聽聲識(shí)人”。

讓系統(tǒng)針對(duì)性對(duì)每個(gè)人提供不同的內(nèi)容與服務(wù),讓人機(jī)交互更加簡單,讓用戶享受更輕松、更具個(gè)性化、更安全的產(chǎn)品體驗(yàn)。

七、總結(jié)

聲紋識(shí)別作為最前沿的生物識(shí)別技術(shù),隨著技術(shù)的成熟,將會(huì)在越來越多的應(yīng)用場景下落地。

我們相信:在不久的將來,在第三代身份證上,聲紋將成為繼指紋、人像后又一個(gè)新增的公民身份ID。

聲音將在我們未來的科技生活中扮演眼越來越重要的角色。

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原文標(biāo)題:人工智能老司機(jī)帶你認(rèn)識(shí)聲音黑科技:聲紋識(shí)別

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