MLP在语音验证中的应用

介绍基于误差反向传播算法的多层感知（MLP）网络在说话者识别中的应用。给出了实验结果。

基于DSP的小型语音身份验证系统

为了将说话人识别技术实用化,用DSP建立了一个闭集小词汇量、与文本有关的说话人身份验证系统。系统采用了矢量量化识别算法;在码本设计中采用了LBG改进算法;在说话人确认阈值的选取环节中采用了基于统计的先验阈值估计算法和在线递增的阈值更新方法。试验表明,在1.1s内,系统识别率达到92.0%。该系统可嵌入现代建筑或家居的电子类产品中,对实现智能化操作和控制具有较强的实用价值。

语音与密钥结合的终端验证系统

本文首先对个人身份的验证需求以及目前通用的短信验证的原理和功能进行分析,指出了短信验证的优缺点,以及安全风险,结合智能终端语音验证的特点以及密钥验证的优势,提出了基于语音和密钥验证结合的智能终端验证系统,通过实际测试,该方案安全便捷,突破了传统的短信验证的局限性。

基于SCHMM非特定人关键词检出语音识别系统

设计了一个基于半连续隐马尔可夫模型(SCHMM)以音节为基元的非特定人汉语小词表关键词确认语音识别系统。系统采用类似于Baum_Welch算法对VQ码书和HMM参数一起优化得到可靠的声学模型,并通过利用基于前向-后向搜索策略,来充分利用上下文相关信息,使关键词检出率在每个词每小时虚警率为10时已达到93%以上。还分析了码书大小对系统识别率的影响,并提出了以音节模型归一化算术均值作为关键词置信度的语音验证策略。

基于语音识别技术的英语发音评测系统研究

利用语音识别技术,依英语发音的特有性,搭建完整合理的计算机辅助英语发音评测系统。整个系统包括3个部分:语音段验证、语音信号切割和发音评测。其中语音段验证利用置信度评估的技术,并依据置信度阀值对评测语音内容是否需要评测做出判断;语音信号切割是以预先训练好的英语发音声学模型为切割依据,通过强制对位的方式切割出正确的发音区段;英语发音评测是系统的核心,使用的评测方式是比较评测语音和标准语音的相似度,采用4个评测特征:发音完整度、韵律性、语速和准确度进行发音相似度评测。针对不同的特征参数设计合理的评测机制,并对4个特征参数进行加权运算,以建立一个完整合理的英语发音评测系统。实验证明,系统能够给出比较客观的评分,达到预期设计目标。

基于语音识别技术的智能垃圾桶设计

为提升智能垃圾桶的执行速度,降低目标处理的误差,营造更加灵活、多变的处理结构,结合语音识别技术,设计了一款智能垃圾桶。首先进行控制环境预处理,完成语音识别节点的定向布设,以此为基础,动态植入红外感测及语音播报程序,同时设计智能舱门以及自动提袋、打包装置,通过行进处理与语音警示实现设计。通过将传统CATIA建模智能垃圾桶测试组、传统深度学习智能垃圾桶测试组与文中所设计的语音识别智能垃圾桶测试组进行对比,最终测试结果表明,所设计的语音识别智能垃圾桶测试组最终得出的执行时间均控制在1.5s以下,应用效果更佳,且任务处理效率更高,具有现实的应有意义。

验证码业务的发展和创新

通过对验证码业务的现状分析,本文从业务安全性的角度提出了增强型语音验证码的业务设想,给出了一种通过最简单的语音呼叫进行用户号码所有权验证的解决方案,以满足移动互联网时代行业用户市场的实际应用需求。