【摘 要】
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活体检测防伪技术是实用化的声纹识别系统的重要组成部分.在分析该技术应用特点的基础上,本文提出了基于非相似性测度的"单类分类器"算法,从算法的分析过程可知,分类器的学习问题是一个求解约束优化的过程,本文在实验中采用了求解线性规划的线性分类器.用单类分类器计算跟读语音模式与参考语音模式间的非相似度时,我们采用了基于动态时间模板匹配的DTW算法,在每帧语音的低维特征空间上完成了对整个有效语音高维特征的识
【机 构】
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北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100044;北京得意音通公司,北京,100085 北京
【出 处】
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第五届全国“信号与信息处理”联合学术会议暨陕西省生物医学工程学会二〇〇六年学术年会
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活体检测防伪技术是实用化的声纹识别系统的重要组成部分.在分析该技术应用特点的基础上,本文提出了基于非相似性测度的"单类分类器"算法,从算法的分析过程可知,分类器的学习问题是一个求解约束优化的过程,本文在实验中采用了求解线性规划的线性分类器.用单类分类器计算跟读语音模式与参考语音模式间的非相似度时,我们采用了基于动态时间模板匹配的DTW算法,在每帧语音的低维特征空间上完成了对整个有效语音高维特征的识别.实验结果表明,采用的分类器算法能够很好地突出不同文本语音间的差别,能在弱化说话人发音个性和同一说话人内部变化性的同时,体现相同文本语音的共性.在统计意义上,匹配算法能够将相同语音匹配数据集和不同语音匹配数据集的匹配分数较好地分开.本文提出的活体检测算法在实验环境下,DET曲线的等错误率点最低可达到4％,表现出了较实用的性能。
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