声纹识别技术在司法鉴定中的应用研究

论文摘要

声纹识别技术属于生物认证技术的一种,声纹识别正是根据人的语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数,自动识别说话人身份的技术。本文主要研究声纹识别技术在司法鉴定领域内的应用,包括对我国司法声纹鉴定的现状以及存在问题深入的探究和根据司法鉴定的要求进行声纹识别系统的开发。目前,国内在司法声纹鉴定领域内存在很多问题,很多语音案件都无法被识别,其一个原因是我国现在只依靠大型的司法鉴定机构购买国外的价格昂贵的先进仪器来进行分析、鉴定。其二是我国在司法声纹鉴定方面没有形成行业标准。其三是汉语语言的独特性,即其发音复杂,方言多样性,以及音调的影响等,给我国声纹识别技术带来更大的困难和挑战。如果仅仅利用国外的声纹识别技术往往无法满足汉语语音的识别要求,本文致力于开发出低成本又能满足鉴定要求的声纹识别系统。以满足司法声纹鉴定的技术需求和适应地方中小型鉴定机构资金能力为目的,本文在具体介绍了声纹识别技术的理论基础和分析了国内司法声纹鉴定的现状基础上做了下面几方面的工作:(1)司法声纹鉴定研究。研究我国司法声纹鉴定存在的问题,论文根据声纹识别技术的要求,在鉴定程序和标准化建设方面进行深入的研究。(2)预处理分析。由于司法案件中语音来源的复杂性,对原始语音信号的恢复,失真补偿,结合小波理论去除噪音,进行基音端点检测,滤除干扰等是本文的研究重点。(3)特征参数的选取和提取。对比研究现有各种主流的语音信号特征提取算法,提取具有静、动态,更能反映说话人生理及行为的特征参数。如美尔倒谱系数(MFCC)及其反映动态特征的△MFCC等特征参数。(4)模式匹配算法及其系统的设计研究。重点分析了基于高斯混合模型的声纹识别确认系统。在MATLAB6.5平台上,结合当前最为流行的Praat软件,完成了特征提取,语音的GMM训练和识别,验证了声纹识别的理论以及本文所采用的分析方法,最后介绍本识别方法在案件中的应用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.1.1 声纹识别技术的研究
• 1.1.2 声纹鉴定标准的建设
• 1.2 声纹识别的发展历史和研究现状
• 1.2.1 声纹识别技术的发展历史
• 1.2.2 国内外研究概况、水平及发展趋势
• 1.3 本论文主要工作和内容安排
• 第二章 声纹识别技术概述
• 2.1 声纹识别的理论依据
• 2.2 声纹识别的基本概念和分类
• 2.3 声纹识别的原理及关键技术
• 2.4 声纹识别技术的应用
• 2.5 本章小结
• 第三章 司法声纹鉴定及其标准化建设
• 3.1 我国司法鉴定的状况以及存在的问题
• 3.2 司法鉴定的标准化建设的迫切性
• 3.3 结论
• 第四章 声纹的预处理及其特征提取
• 4.1 语音信号的预处理
• 4.1.1 归一化处理
• 4.1.2 语音预加重
• 4.1.3 通道失真补偿
• 4.1.4 小波去噪处理
• 4.1.5 加窗
• 4.1.6 端点检测
• 4.2 声纹特征参数提取
• 4.2.1 基于倒谱法基频提取方法
• 4.2.2 基于线性预测的共振峰求取方法
• 4.2.3 LPCC特征参数的提取
• 4.2.4 MFCC特征参数提取
• 4.3 本章小结
• 第五章 声纹识别中的模式匹配
• 5.1 与文本相关的声纹识别的模式匹配
• 5.1.1 DTW算法
• 5.1.2 DTW基本原理
• 5.2 与文本无关的声纹识别的模式匹配
• 5.2.1 GMM模型的基本概念
• 5.2.2 GMM模型的参数估计—EM算法
• 5.2.3 K均值算法
• 5.2.4 GMM模型的识别
• 5.2.5 GMM模型的实际应用问题
• 5.3 基于径向基函数网络的声纹识别系统
• 5.4 本章小结
• 第六章 声纹确认系统的设计与应用
• 6.1 系统开发环境介绍
• 6.1.1 硬件环境
• 6.1.2 软件环境
• 6.1.3 Praat软件介绍
• 6.2 语音信号样本的采集
• 6.3 语音信号的预处理
• 6.4 实验的方案设计和结果分析
• 6.4.1 声纹的特征提取
• 6.4.2 GMM的训练实验
• 6.4.3 识别结果和分析
• 6.5 声纹识别在司法鉴定中的应用程序探讨
• 6.6 本章小结
• 第七章 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 展望
• 参考文献
• 附录
• 致谢
• 硕士期间发表的论文