專利名稱：一種有序序列相似性對比方法的聲紋識別應用的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種聲紋識別技術，尤其涉及一種將極具運算簡化性序列對比方法引入新型的聲紋識別的一種應用技術。
背景技術：
說話人識別和指紋，虹膜，人臉識別等一樣，屬于生物識別的一種，被認為是最自然的生物特征識別身份鑒定方式，又稱“聲紋”識別。說話人識別具有采集設備簡單，系統(tǒng)價格低廉，容易被人們接受等優(yōu)點。門禁系統(tǒng)、保險柜、個人設備(汽車、電腦、手機、PDA等) 使用權限控制等使用場合，文本相關的說話人確認方法，可以通過說話人語音生物特征和語音內容雙方面進行驗證，同時短語音即可實現(xiàn)學習和測試過程，具有突出的應用優(yōu)勢。說話人識別的基本過程為語音采集，特征提取，分類模型。常見的語音特征提取方法是利用語音的短時平穩(wěn)特性，采用美倒譜變換(MFCC)方法將語音轉換為語音特征點集。 之后經過學習過程對說話人語音進行建模得到說話人的分類模型。隱馬爾可夫模型(HMM) 是目前公認的在文本相關的說話人識別中效果最好的建模方法。HMM—方面用隱含的狀態(tài)對應于聲學層相對穩(wěn)定的發(fā)音單位，并通過狀態(tài)轉移和狀態(tài)駐留來描述發(fā)音的變化；另一方面它引入了概率統(tǒng)計模型，用概率密度函數(shù)計算語音參數(shù)對HMM模型的輸出概率，通過搜索最佳狀態(tài)序列，以最大后驗概率為準則找到識別結果。但其存在幾個問題(1)需要更多學習樣本。(2)計算復雜度高。(3)得到的模型數(shù)據(jù)量大。對于資源有限的嵌入式系統(tǒng)， 以上問題，限制了算法的使用。因此需要一種新的方法解決上述問題。為了解決這一問題，設計了一種新的說話人特征變換方法(聲紋識別方法，專利申請?zhí)枮?011106714601)，這種新的特征變換方法將一段語音轉換為一段有序序列，將說話人識別問題轉換為有序序列的相似性比較問題。該序列具有時序性，不等長，同時相同符號間“雜質”較多(即相同符號間存在其它與相同符號無關的符號)的情況，傳統(tǒng)的以編輯距離為基礎的字符串比較方法存在未能考慮字符串序列的時序特性，同時計算復雜度高，依賴序列長度等問題。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于提出一種有序序列相似性對比方法的聲紋識別應用，以解決計算復雜度高，依賴序列長度等問題。為了解決以上技術問題，本發(fā)明一種有序序列相似性對比方法的聲紋識別應用， 所述聲紋識別的過程包括語音特征空間建立，子空間劃分，訓練語句特征提取，測試語句特征提取及聲紋序列比對識別，其特征在于所述聲紋序列比對識別采用有序序列相似性對比方法得到，包括步驟I、將兩組有序序列轉化為特征數(shù)組，對于任一組有序序列，所述特征數(shù)組按行分包括序列的標號、連續(xù)相同的該標號的個數(shù)和連續(xù)相同的首個標號的起始位置；II、比較兩個特征數(shù)組的列數(shù)，區(qū)分長、短數(shù)組；III、對兩個特征數(shù)組進行標號匹配，按序查找兩組特征數(shù)組中具有相似位置特征的所有標號，并標記該些標號具有相似性貢獻；
3IV、計算各具相似性貢獻的標號的貢獻大小，求和得到兩組有序序列的整體相似性；V、設定整體相似性相關的聲紋判定閥值，得出聲紋識別結果。進一步地，所述特征數(shù)組的構成包括第一行為按出現(xiàn)次序記入的序列標號，連續(xù)相同的標號只記錄一次，第二行為對應標號每個連續(xù)相同標號的個數(shù)，第三行為每個標號之前的所有標號個數(shù)取和與全部標號個數(shù)總和的商值。進一步地，步驟III中所述進行標號匹配是指順序提取短數(shù)組中的標號，在長數(shù)組中查找該標號的位置并記錄，每個短數(shù)組標號在長數(shù)組中的起始查找位置為上一個被記錄的位置，遍歷短數(shù)組全部標號，且當在長數(shù)組中找到匹配的標號時，對比標號在兩數(shù)組中的位置相似型。進一步地，步驟IV中所述貢獻大小的計算為將判定為有貢獻的兩組標號的數(shù)量相除，比值小于1時取比值，比值大于1時取比值的倒數(shù)，之后乘以各組號數(shù)量分別占各自序列長度的比例。實施本發(fā)明的有益效果為通過將該序列相似性對比方法引入聲紋識別應用，實現(xiàn)聲紋的閥值可控判定，具有計算量小，節(jié)省存儲資源等優(yōu)點，克服了基于概率統(tǒng)計方法數(shù)據(jù)處理甚巨的問題，適合于系統(tǒng)資源有限的嵌入式系統(tǒng)使用。


圖1為有序序列相似性對比流程示意圖。圖2為序列轉化為特征數(shù)組的示意圖。圖3為數(shù)組標號匹配示意圖。
具體實施例方式鑒于背景技術中介紹的當前關于聲紋識別研究中存在的問題，并且延續(xù)在先申請 “一種聲紋識別方法”的方法，出于節(jié)省存儲資源及減少聲紋識別要求的系統(tǒng)配置等需求， 本發(fā)明創(chuàng)新提出了一種將有序序列相似性對比方法引入聲紋識別的應用方案。從前案可以簡單認識到，所提出的聲紋識別的過程大致包括語音特征空間建立， 子空間劃分，訓練語句特征提取，測試語句特征提取及聲紋序列比對識別等幾個步驟。本發(fā)明的應用特征即體現(xiàn)在最后一步的聲紋序列比對，該聲紋序列比對識別采用有序序列相似性對比方法得到，包括步驟I、將兩組有序序列轉化為特征數(shù)組，對于任一組有序序列， 所述特征數(shù)組按行分包括序列的標號、連續(xù)相同的該標號的個數(shù)和連續(xù)相同的首個標號的起始位置；II、比較兩個特征數(shù)組的列數(shù)，區(qū)分長、短數(shù)組；III、對兩個特征數(shù)組進行標號匹配，按序查找兩組特征數(shù)組中具有相似位置特征的所有標號，并標記該些標號具有相似性貢獻；IV、計算各具相似性貢獻的標號的貢獻大小，求和得到兩組有序序列的整體相似性；
V、設定整體相似性相關的聲紋判定閥值，得出聲紋識別結果。結合附圖具體來看步驟I、將序列轉化為特征數(shù)組。如圖2所示，按照標號出現(xiàn)的次序記入特征數(shù)組第一行(連續(xù)的相同標號只記一個)，對每個連續(xù)相同標號的個數(shù)進行計數(shù)，對應的記入特征數(shù)組第二行，將每個標號之前所有標號的個數(shù)取和除以全部標號個數(shù)的總和，對應的記入特征數(shù)組的第三行。步驟II、比較兩個數(shù)組的列數(shù)，本步驟無特殊說明，只為區(qū)分長、短數(shù)組。
步驟III、對兩數(shù)組進行標號匹配。如圖3所示，順序提取短數(shù)組中的標號，在長數(shù)組中查找該標號的位置，記錄該位置，如果長數(shù)組中找不到該標號，則提取下一個短數(shù)組標號繼續(xù)查找，直到短數(shù)組中所有的標號都完成查找。每個短數(shù)組標號在長數(shù)組中的起始查找位置為為上一個被記錄的位置，在長數(shù)組中找到標號時，對比該標號在長短數(shù)組中的位置是否相似，如果相似則認為該組標號對相似性有貢獻。對該組標號進行標記。步驟IV、計算各標號對相似性貢獻大小。各標號相似性貢獻大小采用以下方式計算，將判定為有貢獻的兩組標號的數(shù)量相除，比值小于1時取比值，比值大于1時取比值倒數(shù)，之后乘以各標號數(shù)量分別占各自序列長度的比例。結合圖3所示，第一列標號對相似性的貢獻大小為(3/4)* (4/12)* (3/13) 0. 058。步驟V、計算整體相似性。將按上述方法獲得的各個具相似貢獻的標號對相似性貢獻大小取和，就得到兩序列的整體相似性。經過上述步驟得到的整體相似性結果，作為說話人確認的判斷依據(jù)，設定閾值，即可準確得到確認結果。除上述實施例外，本發(fā)明有序序列相似性對比方法還可以有其它多種實施方式。 凡采用等同替換或等效變換形成的技術方案，并應用于該種聲紋識別技術，均落在本發(fā)明要求的保護范圍。
權利要求
1. 一種有序序列相似性對比方法的聲紋識別應用，所述聲紋識別的過程包括語音特征空間建立，子空間劃分，訓練語句特征提取，測試語句特征提取及聲紋序列比對識別，其特征在于所述聲紋序列比對識別采用有序序列相似性對比方法得到，包括步驟1.將兩組有序序列轉化為特征數(shù)組，對于任一組有序序列，所述特征數(shù)組按行分包括序列的標號、連續(xù)相同的該標號的個數(shù)和連續(xù)相同的首個標號的起始位置；II、比較兩個特征數(shù)組的列數(shù)，區(qū)分長、短數(shù)組；III、對兩個特征數(shù)組進行標號匹配，按序查找兩組特征數(shù)組中具有相似位置特征的所有標號，并標記該些標號具有相似性貢獻；IV、計算各具相似性貢獻的標號的貢獻大小，求和得到兩組有序序列的整體相似性；V、設定整體相似性相關的聲紋判定閥值，得出聲紋識別結果。
2.根據(jù)權利要求1所述的一種有序序列相似性對比方法的聲紋識別應用，其特征在于所述特征數(shù)組的構成包括第一行為按出現(xiàn)次序記入的序列標號，連續(xù)相同的標號只記錄一次，第二行為對應標號每個連續(xù)相同標號的個數(shù)，第三行為每個標號之前的所有標號個數(shù)取和與全部標號個數(shù)總和的商值。
3.根據(jù)權利要求1所述的一種有序序列相似性對比方法的聲紋識別應用，其特征在于步驟III中所述進行標號匹配是指順序提取短數(shù)組中的標號，在長數(shù)組中查找該標號的位置并記錄，每個短數(shù)組標號在長數(shù)組中的起始查找位置為上一個被記錄的位置，遍歷短數(shù)組全部標號，且當在長數(shù)組中找到匹配的標號時，對比標號在兩數(shù)組中的位置相似型。
4.根據(jù)權利要求1所述的一種有序序列相似性對比方法的聲紋識別應用，其特征在于步驟IV中所述貢獻大小的計算為將判定為有貢獻的兩組標號的數(shù)量相除，比值小于1 時取比值，比值大于1時取比值的倒數(shù)，之后乘以各組號數(shù)量分別占各自序列長度的比例。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種有序序列相似性對比方法的聲紋識別應用，該聲紋識別的過程包括語音特征空間建立，子空間劃分，訓練語句特征提取，測試語句特征提取及聲紋序列比對識別。特別地，該聲紋序列比對識別采用有序序列相似性對比方法得到，包括步驟1)將序列轉化為特征數(shù)組；2)比較兩個數(shù)組的列數(shù)；3)對兩數(shù)組進行標號匹配；4)計算各標號對相似性貢獻大小；5)計算整體相似性。采用本發(fā)明方法計算兩條有序序列的相似性，充分利用了序列的排列順序信息，具有計算量小，節(jié)省存儲資源等優(yōu)點，克服了基于概率統(tǒng)計的建模方法存在的問題，適合于系統(tǒng)資源有限的嵌入式系統(tǒng)使用。
文檔編號G10L17/00GK102522086SQ20111044392
公開日2012年6月27日 申請日期2011年12月27日 優(yōu)先權日2011年12月27日
發(fā)明者吳麗麗, 王守覺 申請人:中國科學院蘇州納米技術與納米仿生研究所