嘈杂环境下录音同一性鉴定技术研究

嘈杂环境下录音同一性鉴定技术研究

宋词

身份证号码 420582199008270031

摘要：本文研究了嘈杂环境下声纹识别技术中的录音同一性鉴定问题。首先探讨了噪声对声纹的影响和语音质量评价指标。接着介绍了噪声鲁棒性声纹参数、基于深度学习的声纹建模、高斯混合模型及其噪声补偿算法、特征归一化匹配技术等关键算法。通过实验比较分析，评估了这些算法在不同噪声环境下的性能，并总结了影响性能的主要因素。结果表明，深度学习模型和噪声补偿技术具有较好的抗噪性能，但需针对具体噪声特征进行算法选择和调优。这项研究为提升嘈杂环境下声纹识别的鲁棒性提供了理论和技术支持。

关键词：录音声纹识别；嘈杂环境；噪声鲁棒性

引言

声纹识别技术广泛应用于多个领域，如刑事侦查和司法取证，它通过分析语音特征来识别说话人身份，具有操作简便和成本低的优势。录音声纹识别，即对已录制语音进行身份鉴定，是该技术的一个关键应用。然而，录音质量受环境噪声和信道失真影响，尤其在嘈杂环境下，噪声会降低识别准确性。因此，研究如何提高声纹识别在嘈杂环境下的鲁棒性和抗噪能力，具有重要的理论和实际意义。

1.录音声纹技术概述 

声纹识别技术利用语音信号分析，提取说话人的生理和行为特征，建立独特语音模型以识别身份。录音声纹识别是处理预先录制语音数据的非实时离线方式。它通过预处理录音信号，提取稳定且具有识别能力的声学特征参数，形成声纹模板。待识别语音的特征参数与模板库匹配，确定身份。常用的声纹参数包括基频、共振峰等。建模方法是关键，包括高斯混合模型（GMM）和深度神经网络（DNN），GMM基于统计学习，DNN基于深度学习，能自动学习语音高层次特征，适应复杂环境。

2.嘈杂环境对录音声纹的影响

2.1 噪声对录音声纹的影响

环境噪声和通道失真等干扰因素会降低录音语音的质量，影响声纹识别率。不同噪声类型对声纹识别的影响不同，如增益噪声影响尺度特征，凸噪声影响频谱包络，脉冲噪声影响基频特征。噪声的时变性和强度也是关键因素，噪声越强，识别准确率越低。

2.2 语音信号质量的评估指标

语音信号质量影响声纹识别性能，主要评估指标包括信噪比（SNR）、语音评分测试（PESQ）和倒谱差异。SNR高表示语音质量好，PESQ通过比较纯净与加噪语音差异评分，倒谱差异显示频谱失真。这些指标可定量评估语音质量对声纹识别的影响。

2.3 现有降噪/增强技术综述

为改善嘈杂环境中的语音质量和声纹识别，研究者开发了多种处理和降噪算法。这些方法包括小波变换降噪、Wiener滤波器、谱减法、统计模型降噪、子空间投影算法和人工神经网络降噪。每种算法都有其特定优势和适用场景，共同为嘈杂环境下的声纹识别提供了技术支持。

3. 嘈杂环境下录音声纹提取及匹配

3.1 噪声鲁棒性声纹参数

选择鲁棒性声纹参数对于提升嘈杂环境下的语音识别性能至关重要。这些参数应具备抗噪声、高识别能力和提取效率。常见的鲁棒性参数包括RASTA、PLP、TRPM和ModSpec，它们分别通过不同的方法提高抗噪能力。深度学习模型提取的高层次特征也表现出良好的噪声鲁棒性。合理选择这些参数是提升嘈杂环境下声纹识别的关键。

3.2 基于深度学习的嘈杂环境声纹建模

深度学习在语音处理和声纹建模方面表现出色，特别是基于深度神经网络的声纹建模方法，它能自动学习语音数据的高级特征，并具有良好的抗噪声能力。常见的方法包括深度信念网络（DBN）、长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN），它们分别通过无监督预训练、内部门控机制和权值共享结构来有效处理噪声和提取特征。深度神经网络通常采用端到端的方式，直接从原始语音信号中提取特征，适应复杂环境。结合注意力机制和生成对抗训练等技术的模型，能进一步提高噪声环境下的性能。

3.3 高斯混合模型及其噪声补偿算法

高斯混合模型（GMM）是一种用于声纹识别的经典统计方法，尤其适用于嘈杂环境。它通过高斯混合概率密度函数来描述声纹特征，并进行概率计算和匹配。但是，噪声会降低GMM的性能。因此，研究者们开发了多种噪声补偿算法来增强GMM的鲁棒性，包括并行模型组合（PMC）、向量泰勒级数（VTS）、RATZ算法和ALGMM算法。这些方法从不同角度处理噪声问题，提高了嘈杂环境下的识别性能。

3.4 基于特征归一化的匹配方法 

噪声会影响语音信号的声学特征统计分布，降低声纹匹配准确性。通过特征归一化处理，可使特征分布与无噪声语音一致，提升匹配性能。常用方法有：倒谱均值归一化（CMVN）通过均值参数估计进行归一化；RATZ特征归一化结合降噪算法和噪声统计量估计；子空间分布归一化（SVD）利用子空间分解进行归一化；匀域均值归一化（ASMVN）在CMVN基础上进行频谱多匀域归一化。这些预处理方法有助于使噪声语音特征分布接近真实状态，减少噪声影响，提高声纹匹配准确性。

4. 实验与分析 

4.1 实验数据及环境

本实验评估了多种算法在嘈杂环境下的声纹识别性能，使用了包括TIMIT、NIST2005/2008在内的标准语音数据库。实验还采集了工厂、车站、街道等场景的噪声数据，并制作了不同信噪比(SNR)的模拟数据集。实验环境为配备64GB内存、4个GTX 1080Ti GPU和CUDA深度学习框架的工控机硬件平台，以支持大规模数据处理和深度模型训练测试。

4.2 实验指标及评价方法

为评估算法在嘈杂环境下的性能，实验采用了识别率/等误差率（EER）、识别错误成本（DCF）和平均相似性分数（ASV）等指标。EER衡量正确识别率和错误率的平衡点，DCF量化系统使用时的平均损失风险，ASV反映语音与模板的相似度。实验还考虑了语种、信噪比和噪声类型等因素，使用统计分析和ROC曲线下面积等方法，全面评估算法的鲁棒性和适用性。

4.3 各算法在不同噪声条件下的性能对比

在多种语料库和加噪数据集上，我们对比测试了基于深度学习、高斯混合模型、特征归一化等算法。结果显示，在常见噪声环境下，深度学习的i-vector+TDNN算法和注意力机制的LSTM模型识别率超过80%，而传统GMM、JFA算法仅约60%。在低信噪比的剧烈噪声中，MVDR-RNNLM和GAN-SNR模型识别率可达70%。TDNN-TTS和PMC-SIVD算法在冲击噪声下性能稳定，EER低于25%。特定环境如汽车、航空中，针对性训练的算法性能更佳。实验表明，深度学习和噪声补偿算法在嘈杂环境中表现较好，但需根据噪声特征选择合适算法和参数。

4.4 算法性能影响因素分析

影响声纹识别性能的因素有：噪声类型、强度、时变特性；说话人的个体差异；语音材料的多样性；系统复杂度与计算量。为提高性能和效率，需考虑这些因素，设计具体算法，优化训练样本，控制计算复杂度，以促进声纹识别技术的实用化和产业化。

结论

本文探讨了在嘈杂环境下如何提高声纹识别的准确性，强调了深度学习方法和噪声补偿技术在提升系统抗噪性能方面的重要性。实验表明，结合注意力机制和对抗训练的模型以及特定的噪声补偿算法和特征归一化方法能有效提升识别效果。然而，算法性能会因噪声类型和特性而异，因此需要根据噪声特征选择合适的算法和参数。利用真实数据进行算法训练也是提升系统鲁棒性的关键。这项研究为开发高鲁棒性的声纹识别系统提供了技术和理论支持，对技术实用化和产业化具有重要价值。未来研究应集中在真实环境数据上，以进一步提高系统的性能和可靠性。

参考文献

[1]宋哲. 基于音频取证技术的录音资料真实性鉴定实践[J]. 电脑知识与技术, 2022, 18 (16): 92-94.

[2]全冠群. 重庆方言基频特性及其司法应用初步研究[D]. 西南政法大学, 2021.

[3]曾锦华, 奚建华, 孙维龙, 邱秀莲. 苹果手机录制录音真实性鉴定技术[J]. 中国司法鉴定, 2020, (05): 93-97.

[4]张晓. 浅谈录音内容辨听司法鉴定[J]. 法制与社会, 2018, (02): 95-96.

[5]申小虎, 金恬, 张长珍, 万荣春. 录音资料真实性鉴定的频谱检验技术研究[J]. 刑事技术, 2017, 42 (03): 173-177.