聲紋識別防偽的分類

聲紋識別也稱為說話人識別，一般分有兩類，即說話人辨認和說話人確認。說話人識別是用以判斷某段語音是哪一個人說的，說話人確認是用以確認某段語音是否是指定的某個人所說的。不管是辨認還是確認，要實現(xiàn)這兩類聲紋識別防偽，都需要先對說話人的聲紋進行建模，即所謂的“訓練”或“學習”過程。聲紋識別防偽一般分為文本和背景模型兩類：

1、文本：主要分為與文本有關和與文本無關兩種，與文本有關的聲紋識別防偽系統(tǒng)要求用戶按照規(guī)定的內(nèi)容發(fā)音，每個人的聲紋模型將被逐個精確地建立，而識別時也必須按規(guī)定的內(nèi)容發(fā)音，因此可以達到較好的識別效果，但系統(tǒng)需要用戶配合，如果用戶的發(fā)音與規(guī)定的內(nèi)容不符合，則無法正確識別該用戶。而與文本無關的聲紋識別防偽系統(tǒng)對說話人的發(fā)音內(nèi)容沒有規(guī)定，這種模型的建立相對困難，但用戶使用方便，可應用范圍較寬；

2、背景模型：在對說話的人辨認方面，根據(jù)待識別的說話人是否在注冊的說話人集合內(nèi)，說話人辨認可以分為開集辨認和閉集辨認。開集辨認指假定待識別說話人可以在集合外，閉集指假定待識別說話人在集合內(nèi)。本質(zhì)上來說，兩者都需要用到拒識技術，為了達到很好的拒識效果，通常需要訓練一個假冒者模型或背景模型，以便拒識時有可資比較的對象，使閾值容易被選定。建立背景模型的好壞直接影響到拒識甚至聲紋識別防偽系統(tǒng)的性能，因此一個好的背景模型往往需要通過預先采集好的若干說話人的數(shù)據(jù)、依據(jù)某種算法去建立。

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