[發明專利]移動設備聲紋注冊、認證的方法及系統

有效

• 申請號: 201210342473.0
• 申請日: 2012-09-14
• 公開（公告）號: CN103685185B
• 公開（公告）日: 2018-04-27
• 發明（設計）人: 劉青松;許星東;許敏強
• 申請（專利權）人: 上海果殼電子有限公司
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;G10L17/02;G10L21/0232
• 代理公司: 上海百一領御專利代理事務所(普通合伙)31243
• 代理人: 馬育麟

1.一種移動設備聲紋注冊方法，其特征在于，所述方法包括：

將語音依次進行分幀處理、頻譜分析、聽覺感知濾波，以獲取聲紋特征數據；

將所述聲紋特征數據在直方圖分布中的位置作為與所述數據存儲表之間映射的索引，通過所述索引將所述聲紋特征數據轉換為數據存儲表中的數據，以獲取壓縮后的聲紋特征數據；

根據所述壓縮后的聲紋特征數據獲取對應的模型統計量；

根據所述模型統計量建立聲紋模型并標記和存儲，完成聲紋注冊。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述聲紋特征數據在直方圖分布中的位置作為與所述數據存儲表之間映射的索引之前，包括：

使用所述聲紋特征數據的直方圖分布估計聲紋特征的實際分布。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述壓縮后的聲紋特征數據獲取對應的模型統計量，具體包括：

對于所述壓縮后的聲紋特征數據中的每一幀聲紋特征，根據模型成分的貢獻大小選擇指定的部分模型成分；

根據選擇出來的所述部分模型成分為該幀聲紋特征計算模型統計量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法的分幀處理、頻譜分析和聽覺感知濾波中至少一項的處理步驟中包含對數計算，所述對數計算采用如下方式完成：

將待計算的數據拆分成兩部分，所述兩部分包括2的整冪數部分和余下的部分；

將硬件中存儲的位數作為所述2的整冪數部分的計算結果；

所述余下的部分通過如下近似計算得到：利用多級分段線性擬合逼近原始的對數計算，擬合的誤差通過分段的級數控制。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將語音依次進行分幀處理、頻譜分析、聽覺感知濾波之前，還包括：對所述語音進行降噪處理。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述對所述語音進行降噪處理，具體包括：

對所述語音進行分幀處理，為每一幀語音計算頻譜分析，根據聽覺感知機制估計每一幀語音頻譜所受到的噪聲影響大小并構建對應的濾波器參數，經過頻域濾波后，得到降噪后的語音頻譜，再通過頻域逆變換，恢復出降噪后的語音。

7.一種移動設備聲紋認證方法，其特征在于，所述方法包括：

將語音依次進行分幀處理、頻譜分析、聽覺感知濾波，以獲取聲紋特征數據；

將所述聲紋特征數據在直方圖分布中的位置作為與所述數據存儲表之間映射的索引，通過所述索引將所述聲紋特征數據轉換為數據存儲表中的數據，以獲取壓縮后的聲紋特征數據；

根據所述壓縮后的聲紋特征數據獲取對應的模型統計量；

將所述模型統計量與存儲的聲紋模型對比，然后根據所得匹配度進行認證。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，將所述聲紋特征數據在直方圖分布中的位置作為與所述數據存儲表之間映射的索引之前，包括：

使用所述聲紋特征數據的直方圖分布估計聲紋特征的實際分布。

9.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述根據所述壓縮后的聲紋特征數據獲取對應的模型統計量，具體包括：

對于所述壓縮后的聲紋特征數據中的每一幀聲紋特征，根據模型成分的貢獻大小選擇指定的部分模型成分；

根據選擇出來的所述部分模型成分為該幀聲紋特征計算模型統計量。

10.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法的分幀處理、頻譜分析、聽覺感知濾波中至少一項的處理步驟中包含對數計算，所述對數計算采用如下方式完成：

待計算的數據拆分成兩部分，所述兩部分包括2的整冪數部分和余下的部分；

將硬件中存儲的位數作為所述2的整冪數部分的計算結果；

所述余下的部分通過如下近似計算得到：利用多級分段線性擬合逼近原始的對數計算，擬合的誤差通過分段的級數控制。

11.根據權利要求7任一項所述的方法，其特征在于，所述將語音依次進行分幀處理、頻譜分析、聽覺感知濾波之前，還包括：

對所述語音進行降噪處理。