【摘 要】
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该论文主要研究基于语义信息确认的个人身份认证方法及其在汉语普通话上的具体实现技术.和说话人确认(SpeakerVerification,简称SV)相比,语义信息确认利用的是语音中的内容信
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该论文主要研究基于语义信息确认的个人身份认证方法及其在汉语普通话上的具体实现技术.和说话人确认(SpeakerVerification,简称SV)相比,语义信息确认利用的是语音中的内容信息而不是说话人信息来作为区分特征,因而不需要训练特定说话人的声学模型,避免了冗长的用户训练过程,给用户注册和系统建立带来了极大方便;另一方面,语句确认(UtteranceVerfication)和反模型技术的引入使得VIV的门限值的设立大大简化,而SV系统的门限值设立和更新是一个比较困难的问题.最后,由于非特定人连续语音声学模型建模技术的成熟,使得VIV的实际性能可以大大高于SV,达到几乎是零的等差错率.该论文详细研究了汉语普通话语义信息确认的方法,包括基于隐马尔可夫模型的汉语非特定人连续语音声学模型的建立、汉语普通话反模型的建立和汉语语义信息确认判决策略.性能仿真实验表明,对于50个说话人在采用固定门限时的汉语VIV的等差错率为2.0﹪,采用说话人相关门限时的等差错率为0.0﹪,并且还有8.2﹪的门限鲁棒容量.该文还描述了一个基于Windows的VIV演示系统PUVIVS的设计和实现.
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