基于語譜圖和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲紋識別研究

李蜜

基于語譜圖和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲紋識別研究

李蜜

（華中師范大學 物理科學與技術(shù)學院，湖北 武漢 430079）

隨著科技的不斷發(fā)展，人們對信息安全的要求越來越高，如何更簡單、更方便、更加安全地進行身份驗證變得異常重要．在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的基礎(chǔ)上，結(jié)合語譜圖和直方均衡增強算法對聲紋識別特征進行學習和訓練．模型使用非固定長度語音段，首先將語音段進行濾波、分幀、加窗和離散余弦變換得到語譜圖，再使用直方均衡算法將像素點不均勻分布語譜圖轉(zhuǎn)化成像素點能在整個灰度區(qū)間均勻分布的語譜圖，最后使用CNN對語譜圖進行特征訓練和身份認證．

聲紋識別；語譜圖；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；圖像增強

隨著現(xiàn)代科技的不斷發(fā)展以及移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的普及，人們越來越致力于尋求高效安全的身份認證方法．聲紋識別是生物特征識別的一部分，它是通過提取說話人語音中的特征來驗證說話人身份的一種技術(shù)，與人臉識別和指紋識別相比，聲紋識別具有實現(xiàn)簡單、不易模仿、不會遺失等特點．

通過分析并深入研究了文獻[7-11]的具體模型，包括前期的預處理過程、說話人特征提取結(jié)構(gòu)模型、分類方法，結(jié)合文獻模型的特點，本文使用CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，將說話人語音使用MFCC算法提取個性特征形成語譜圖，并將語譜圖進行統(tǒng)一規(guī)范．之后使用直方均衡化算法對語譜圖進行增強，使語譜圖像素點均勻分配，再使用CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征訓練學習和自動識別，達到身份認證效果．本文使用的開發(fā)平臺為PyCharm，使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架為Keras．

1 聲紋識別算法

1.1 語譜圖提取

特征參數(shù)提取在語音識別等方面廣泛應(yīng)用，其算法線性預測編碼系數(shù)（LPC）算法、線性預測倒譜系數(shù)（LPCC）算法和梅爾倒譜系數(shù)（MFCC）算法[12]等．其中，MFCC算法在梅爾倒譜頻帶上是等距劃分的，頻率尺度值與實際頻率的對數(shù)分布更符合人耳的聽覺特性，但是MFCC算法會進行三角濾波，造成說話人信息丟失．因此，本文直接將語音信號進行分幀之后，進行傅里葉變換，取其對數(shù)形成語譜圖．

1.2 直方圖均衡圖像增強算法

直方圖均衡化是通過一個映射函數(shù)，將輸入的像素點不均勻的灰度圖像轉(zhuǎn)化為像素點能夠在整個灰度區(qū)間呈現(xiàn)均勻分布，拉伸圖像的灰度動態(tài)范圍[13]．通過這種映射關(guān)系的處理，重新計算每一個像素點上的新像素從而實現(xiàn)圖像增強．

直方圖均衡化算法：

沒有經(jīng)過直方圖均衡化增強算法處理的語譜圖見圖1，經(jīng)過直方圖均衡化增強算法處理之后的語譜圖見圖2．圖1、圖2為同一個說話人同一段語音，這２幅語譜圖呈肉眼可見區(qū)別．實驗結(jié)果表明，經(jīng)過圖像增強處理后的圖片更能凸顯說話人信息．

圖2 圖像增強語譜圖

1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖3 CNN 模型

2 實驗部分

2.1 語音數(shù)據(jù)集

實驗采用AISHELL中文語音數(shù)據(jù)庫，其中包含400個說話人，共178 h的語音數(shù)據(jù)，語音采樣頻率為16 k．語料庫中的語音數(shù)據(jù)按8∶2的比例分為訓練集和測試集．在訓練集上隨機選取100個語音進行訓練，采用不同的迭代次數(shù)和抓取的訓練個數(shù)測試模型準確率．模型使用SoftMax回歸函數(shù)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出轉(zhuǎn)換成概率分布，再使用交叉熵來計算預測的概率和實際的概率之差距離來訓練模型．

2.2 實驗分析

訓練集和測試集在不同迭代次數(shù)下的準確率和損失函數(shù)變化見圖4．由圖4可以看到，訓練集和測試集在迭代次數(shù)不同的條件下精確度（ACC）上升和損失函數(shù)（LOSS）下降．在設(shè)置的迭代次數(shù)為30次時，精度上升和損失降低速率均較為快速，且能趨于穩(wěn)定；在設(shè)置的迭代次數(shù)為40次時，精度上升和損失降低速度與30次時基本一致，而在迭代后期出現(xiàn)過擬合情況．因此，本文選擇使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對聲紋迭代30次來判斷其精確度．

圖4 不同迭代次數(shù)下的訓練集和測試集準確率和損失函數(shù)變化曲線

將本文方法與常用的聲紋識別模型CNN，GMM-UBM，GMM-SVM模型進行對比，在這些模型下的識別率見表1．

表1 不同模型下的識別率比較

從實驗結(jié)果可以看出，在CNN結(jié)合圖像增強算法之后識別率高于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，LSTM模型以及傳統(tǒng)的聲紋識別模型．現(xiàn)階段基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲紋識別模型都是以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行說話人個性特征提取，再用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練和學習．同樣與傳統(tǒng)聲紋識別模型對比，傳統(tǒng)模型學習形式過于單一，不能完全保證將說話人特征全部學習，影響識別率．本文借鑒使用語譜圖和CNN網(wǎng)絡(luò)聲紋學習模型的方法，在語譜圖的基礎(chǔ)上進行圖像增強．該方法的優(yōu)點在于將語譜圖上的說話人信息凹陷，便于網(wǎng)絡(luò)模型從語譜圖提取個性特征進行學習和訓練，提高識別率．

3 結(jié)語

本文采用語譜圖來表示聲紋特征，并利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對特征加以訓練的方法，實現(xiàn)了對聲紋信息的識別．在經(jīng)過圖像增強之后聲紋識別有著較高的識別率，更好地反應(yīng)了說話人的特征，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對聲紋的學習和識別水平．

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Research on voiceprint recognition based on spectrogram and neural network

LI Mi

（School of Physical Science and Technology，Central China Normal University，Wuhan 430079，China）

With the continuous development of science and technology，people′ s requirements for information security are getting higher and higher，how to conduct authentication more easily，more conveniently and more securely becomes extremelyimportant．On the basis of convolutional neural network（CNN），the feature of voiceprint recognition is learned and trained by combining spectrogram and square equalization algorithm．The model uses a non-fixed-length speech segment．First，the speech segment is filtered，framed，windowed，and discrete cosine transformed to obtain a spectrogram．Then，a histogram equalization algorithm is used to convert the pixel uneven distribution profile into pixel points．A spectrogram that is uniformly distributed in the grayscale interval．Finally， the CNN is used to perform feature training and identity authentication on the spectrogram．

voiceprint recognition；language spectrum；convolutional neural network（CNN）；image enhancement

TP312

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2020.04.008

1007-9831（2020）04-0039-04

2019-11-06

李蜜（1993-），女，湖北天門人，在讀碩士研究生，從事聲紋識別研究．E-mail：limi_1993@outlook.com