生物識別中的神經(jīng)計算與聲紋識別

2022年05月26日 16:18:15人氣：210來源：深圳市深安威爾迪科技有限公司

　　神經(jīng)計算泛指應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN, Artificial Neural Network)進行的各種智能計算，它能體現(xiàn)人的某些智能特性。 ANN的模型本身就是模擬人腦自身生物神經(jīng)元及其連接而構(gòu)造的。盡管由于計算機計算能力至今還不足以完成像人腦(1. 000億左右神經(jīng)細胞)那樣復(fù)奈神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和計算，但它所表現(xiàn)出的能力和潛力已被大家所認同，并在各行各業(yè)中大顯身手。其實ANN也是由若干單個神經(jīng)元互連而成的。每個神經(jīng)元可以由數(shù)學(xué)模型模擬。

　　我們可以把它看成一種映射關(guān)系，當一個音頻特征輸入時，通過神經(jīng)連接強度和激活函數(shù)門拘運算來決定這個神經(jīng)元是否被激活。如果被激活，它就向與它連接的其他神經(jīng)元發(fā)出刺激信號，相反就發(fā)出抑制信號。那么復(fù)雜一點的網(wǎng)絡(luò)。

　　這里就出現(xiàn)了4個神經(jīng)元，它們共同形成網(wǎng)絡(luò)，對輸入的信號作出反應(yīng)。于是，所謂的學(xué)習(xí)就是當某些共性的輸入反復(fù)出現(xiàn)時，我們讓ANN給出一個穩(wěn)定的輸出，代表它對這一組共性輸入已經(jīng)有所掌握，學(xué)術(shù)上可以把這稱作聚類分析。

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已被應(yīng)用在語音技術(shù)的許多方面。筆者考慮到ANN的統(tǒng)計特性、魯棒性、學(xué)習(xí)能力、非線性映射能力，所以決定用它來分析一個特定人的聲紋信息，找到和發(fā)現(xiàn)其聲紋。

　　聲紋識別一個特定人需要找到特定人的一組聲紋參數(shù)，并且是在開集條件下、限定文本。首先從電視上采錄下一個特定人的音頻波形，，然后進行參數(shù)提取，采用240點的分幀，計算基頻及其16階LPCC譜參數(shù)，然后把有效的LPCC參數(shù)畫出來。

　　可見特定人的聲紋在這一段采樣中是穩(wěn)定的。但是哪一個才能真正代表特定人而非他人呢？這里還需要做一些統(tǒng)計和聚類的工作，我們采用ANN技術(shù)，用2x2的SOFM(Self Organizing Feature Map)神經(jīng)網(wǎng)分析過后發(fā)現(xiàn)了一種聲紋模式，可以代表特定人的特征，這種特征使得特定人說話時學(xué)習(xí)過這一特征的神經(jīng)元十分活躍，于是就把這條線所代表的參數(shù)定義為特定人的聲紋。

　　以后要判定某一種聲音是否是所說的特定人的聲音，用此聲紋模式做比對就可以做出判斷。

　　根據(jù)不同的需要，如何提取有效的研究對象的聲紋、怎樣提取、如何保證準確性、如何處理與去除不相關(guān)干擾等都是聲紋識別研究中的難題。另外，聲紋不只是指人的語音特征，它可以是任何物體發(fā)出的可聞或不可聞的信號，這就如同海豚可以發(fā)出、聽見并且辨認幾海里之外的魚群一樣，因此它的應(yīng)用領(lǐng)域和前景不可預(yù)估。

　　但是在目前來說聲紋識別技術(shù)的應(yīng)用還達不到一種理想的狀態(tài)，因為人有時候感冒，咽喉發(fā)炎等一些癥狀可能會使聲音發(fā)生變化。在生物識別這個領(lǐng)域中指紋識別技術(shù)技術(shù)暫時起到一個的作用，經(jīng)過多年的發(fā)展，指紋門禁考勤一體機，指紋門禁一體機，在一些寫字樓到處可見。

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