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时间:2019-03-17
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1、夺留許遷省若大赛UniversitofScienceandTechnoloofChinaygy硕±学位论文戀^论文题目-验^王故术研彝语音声纹密巧*作者姓名张涛涛学科专业信号与信息处理导师姓名載礼莱教援完成时间二〇—六?年五月:MIHi|中逸种緣我禾乂#硕±学位论文參语音声纹密码验证技术研究:作者姓名张涛涛、-学科专业;信号与倍息处巧V导师姓名;戴礼荣教授;完成时间—赢:二〇六年五月零六日Universityof
2、ScienceandTechnologyofChinaA’dissertationformastersdereeg磯ResearchonSpeechVoiceprintPasswordAuthenticationtechnologyA’u化orsName:ZhangTaoTao、Speciality:SignalandInformationProcessingSuervisor:Prof.LironDaipg^F'inishedtime:Ma
3、y06\2016■中国科学技术大学学位论文原创性声明;本人八WMY/过构学位论义;,化本人化削巾巧计K进杆研究1作所取巧的成来。除Li巧別加W快化和敛谢的地;/外,论文中小包貪化何他人LJ/分乂灰或撰i1|lU训木研究所做的姑狱均。化论义过的研知成化。j.作的化背r[|作f明确的说刚。化巧恣名:M减兩獲乎n期;2^/LLj中国科学技术大学学位论文授权使用声明一作为中巧学化的条件么,学位论文茗作权拥巧巧授权中園科学巧术火学拥化学位论文的部分使川权,即;学校巧权按巧关规定向尚家押关部口或机构
4、送交?ii论文的贷印件和电丫版,允许论文被巧阅和巧阅,jw将学位论文编入《中围学化论文全文数掘巧》臂巧义数据库进巧检索,可W采川厳印、缩印或巧描等复制下段保如、汇编学位论文。本人提交的化f义n的內巧和纸质论文的内巧相致。保密的学化论文东解密片化遵守此规定。。^化□保密(_年)^y作巧豁名:杂滅该计师篇名:、o!.签手H则、/Lr/:£}oL、签夺U則:^)!)摘要摘要语音声纹密码是采用语音段中的文本信息和说话人信息对用户信息进行双重加密的技术,在。因此具有较好的安全性和便
5、捷性银行、公安、智能家居等领域都有广泛的应用。但是在实际应用中,传统的语音声纹密码识别仍然面临着密码泄露、特征冗余、抗干扰性差等方面所带来的挑战。传统的语音声纹密码识别属于文本相关的声纹识别任务。由于密码文本是固。,定的,容易遗忘和泄露,因此安全性不高针对这个问题本文采用文本提示型的语音声纹密码识别方案,用。用户每次登陆系统时系统会提示输入的动态密码户根据提示文本说出密码语音。这种方法安全性虽然窩但动态声纹密码识别属于文本无关的声纹识别任务其声纹识别性能相对较低。针对W上各个问题,本文主要从下几个方面来
6、提升文本提示型语音声纹密码的识别率。首先。,语音声纹密码识别系统包含语音密码识别和声纹密码识别两个部分因此系统前端需要一个识别率相对较高的语音识别系统来验证用户所说密码是否正确-。传统基于GMMHMM的语音密码识别系统识别率相对较低难满足安-全性要求,因此本文采用识别性能更好的DNNHMM语音密码识别系统。第二、传统声纹识别中采用的声学特征(如MFCCPLP等特征)包含的主,要是文本信息和信道信息。声纹密码识别性能极,说话人信息属于其中的弱信息易受到语音信号中的文本、信道及噪声等干扰信息的影响。针对这个问题
7、,本文利用深度神经网络的特征提取能力提出一种基于深度神经网络的说话人信息提取方法。采用该方法提取出的说话人信息相对传统声学特征具有更好的说话人区分能力。一第H、同样针对传统声学特征中包含的冗余信息,本文进步采用特征端因子分析的方法来去除声学特征中的冗余干扰信息。传统的特征端因子分析方法是-在高斯混合模型的每个商斯上借用因子分析思想来对特征降维。但GMM模型属于无监督的聚类算法,其每个商斯成分物理意义不够明确无法与具体的发音文本一信息相对应。为解决这问题,本文在特征端因子分析中利用语音识别中的声学模型
8、深度神经网络取代商斯混合模型,分别对不同音素上的语音特征进行分类然后在毎个音素子空间内实现对特征降维,提取出说话人信息并用于提取DNN-DNN的特征端ivector。接着在基于DNN的说话人信息提取中,本文采
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