[00346547]话者识别和人身个体认定中的基频成分相位差和发声时分析方法

项目简介：该项发明采用当代声学信号处理技术，研究出基频成分间的相位差的测定方法，用以测定每个人声带结构与功能的生理参数，即嗓音激励源参数，以便作为确认或鉴别人身个体的新手段。技术指标：技术内容与技术优势：该发明采用语音音节的基频成分相位差和VOT两项参量、相应参量语音库建立自动分析系统。它由话筒、声卡、微机等硬件和切音、声谱、相位谱以及测试和判定报告等软件包等组成。拟分析的语音材料可现场录制，也可将其他途径获取的语音材料转入本系统，经切音软件从中切取适用于分析的音节，再通过该发明的新方法分析。该发明的突出优点是：1. 在传统话者识别的参量之上，全新的两项参量分别反映声带作为激励源的生理功能特性的个体差异以及声道的个体习惯性差异。2. 简便易行既可适用于特殊录制的语音材料又可将已有不同语音经本系统予处理后分析。3. 综合分析多个音节(一般为6个音节)，能较快给出测试结果。技术特点：与United States Patent， 6029124， Gillick , et al.， February 22, 2000，Sequential, nonparametric speech recognition and speaker identification的比较：相同点：1. 系统训练过程相同：即，采集语音数据，从中提取特征参量，建立语音数据库；2. 系统测试过程相同：即，抽取个人语音数据，与数据库比较鉴别。不同点：1. 语音提取方法不同：Sequential, nonparametric speech recognition and speaker identification方法需复杂的言语识别过程。课题组的方法只需简单的切音处理；2. 不需语言识别过程：他们的方法需要进行语言识别，课题组选取的六个单音在各语种内普遍存在，所以不需要语言识别过程。3. 数据维度不同：他的方法中数据有24个维度，课题组的方法只有2个维度，更加简便易行。4. 特征参量不同：他们用传统的特征参量，课题组使用新的特征参量基频成分相位差和VOT(Voice On-set Time)。项目所处阶段：该项目已申请发明专利(公开号：CN1299126A)。仍须采用FPGA等手段将多项软件积成固化，使之结构紧凑适于安装于房门、柜门等。开发出多种用途的器件尚须投资用于研发与建厂；新产品有广阔市场。应用说明：该发明提供一种更简便易行的嗓音测定新方法，可用于司法声纹鉴定、保安、声锁和金融系统以及临床中声带障碍诊断和预后的重要参量，如可以用于家用门锁、自动保安系统、声纹鉴定系统、声带诊断系统等。