SU518791A1 - Способ идентификации личности по голосу - Google Patents

Способ идентификации личности по голосу

Info

Publication number
SU518791A1
SU518791A1 SU1891858A SU1891858A SU518791A1 SU 518791 A1 SU518791 A1 SU 518791A1 SU 1891858 A SU1891858 A SU 1891858A SU 1891858 A SU1891858 A SU 1891858A SU 518791 A1 SU518791 A1 SU 518791A1
Authority
SU
USSR - Soviet Union
Prior art keywords
signal
speech signal
voice
identification
spectral
Prior art date
Application number
SU1891858A
Other languages
English (en)
Inventor
Гурам Соломонович Рамишвили
Original Assignee
Институт Систем Управления
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Институт Систем Управления filed Critical Институт Систем Управления
Priority to SU1891858A priority Critical patent/SU518791A1/ru
Application granted granted Critical
Publication of SU518791A1 publication Critical patent/SU518791A1/ru

Links

Description

(54) СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ ПО ГОЛОСУ
1
Изобретение предназначено дл  опознавани  личности по речевому сигналу и мо, жет найти применение в криминалистике Дл  использовани  речового сигнала в качестве вещественного доказательства дл . идентификации личности, а также подтверждени  личности по предъ вленному паролю, вьшолненн  команды только определенного лица и распознавани  речи в адаптнвных системах
Известны способы идентификации личноетн по голосу,основанные на спектрапьно-по лосновременном анализе речевого сигнала, выделении характеристик индивидуального голоса в анализаторе и сравнении этих ха:рактернстик с эталоном.
Прн осуществлении одного из известных способов идентификаци  отпечатка голоса про:изводитс  путем спектрографической провер ки вокальных изречений. При этом экстрагирую .1-с  характерные особенности из произно |снмых фраз какого-либо лица дл  проверки Говор щего.
; В других способах дл  идентификаШти личности используют ключевые слоаа, а процесс распознавани  личности произвоглтс 
по отпечаткам голоса в частотно-временной области.
i Наиболее близким к предлагаемому  в|Л етс  способ, основанный на спектральном анализе определенных участков; произвольного по содержанию речевого сообщени .
Однако реализаци  известных способов требует об зательного применени  мощных средств вычислительной техники и не; исключает зависимости 1ндентнфикацни( от смыолового содержани  произносимого текста.
Цель изобретени  - исключение зависимости резулыатов вдентификацин От смыслового содержани  произносимого текста и упрощение реализации способа.
Дл  этого по предлагаемому способу из речевого сигнала выдел ют звонкие участки н усредн ют по времени их существова ни  значени  энергии в каждой спектральной полосе в области высших формантных участков.
На чертеже изображена блок-схема ус:тройства , реализующего предлагаемый способ .
Уст о|;СТЩ ад -nofiTsepjifyjQjiHff личности :ro©opsj3©jpo, «дагтощр ЕЭ усилител  1, детектора , 2 адаовдоспгвЕ сигнала, 3 пре варн ед ького 1;ц1)вобра к валиа речевого сигнал % реде В| еме1-ш 4, спектрально-йсиюсного аналвэатора 5, экстрактора 6 дополнитвль- . ных признаков сигнала, стствмы интегра- ; торов 7, Системы настраиваемых пороговых , элементов 8 и логического решающего ус- ,
тройства 9,
, -.1
Речевой сигнал, соответствутадий произ } несению р зы произвольно то содоржвпи , через усилитель 1 поступает на детектор 2 аконкости, который выдел ет из речевог-о сигнала его зьонкив участки. В основе действий этого блока лежит притшгт определе- i ни  гврмонической струк171эы сигнала. Вы- : деленные участки речеваго сигншл далее. i Посгуп г на блок 3 предварительного пре- j образовани , в результате чого сигнал нор- i малнзуетс  по .уровню и,таким образом, | уже МШ5О зависит от Того, громко была произнесенаф )аза или тихо. Сущность действи ; блока 3 состоит.в переносе спектра сигна- . ла в область упгьтравысо их частот, амади- Т5дном его ограничении и последующей де модул ции Врход ший из блока 3 сигнал одновременно поступает HQ реле времени 4 и анйлиза гор 5. р| е ч4©йи служит дл  ус™ тановлени  по .3apa.5ieQ вмбракной методике участков одинаковой длительности анализируемого речевого сигнала. Анализатор 5 состоит из набора 24--х ..полосовых фильтроВ; Охватывающих диапазон высших формантньис Областей сигнала {2000 Гц 4ООО Гц). Каждый из полосовых фильтров ицеет шири Ну 250 Гц и смещен от соседнего фгшьтра На величину 10О Гн, выделени  спектральных составл ющих из речевого сиг Напа с помощью блока 6 происходит опреде Ление частоты основного топа .са путем
; экстра КЦИ.И первой гармоник1. сипга.ла иподсчета плотности ее нулевых пересечений; оценка темпе речи путем фидырации снгнала по низкой частоте с его последующим центральным амп йгудкы.м ограничением и О№ределением числа перегибов огибаюшей STO-J :го сигнала; выделение огибающей исходного речевого сигнала, .;
Дп  того чтобы результаты анализа не зависели от произносимого текста, анализируемый с помощью блоков 5 и 6 сигнал усредн етс  носредством интегрирующих устройств , объединенных в блоке 7, Полученный таким, образом сигнал поступает на систему настранваемьгх пороговых элементов, служа1дую в режиме обз чени  запоминающим устрой ством эталонноIX) произнесени , В режиме идентификации неизвестное произнесение с помощью логического решающего устройст ва 9 сравниваетс  с наход ш мс  в пам ти эталоном и в случае установлени  между ними сходсгва выдает на выход положительный сигнал, в же несовпадени  -- о-г ринательный..

Claims (1)

  1. Формула изобретени 
    Снособ иденгиф.икацки личности по голо-, су, основанный па снектрально-полосно-врв менном анализе речевого сигнала выделении характеристик индивидуальности голоса в ана лизаторв и в сравнении этих характеристик с эталонными, отличающийс  тем, что, с целью исключени  зависимости результатов идентификации or смыслового Содержани  произносимого текста и упрощени  реализации , из речевого сигнала вьщелйют звонкие участки и усредн ют по емени их существовани  значени  энеркии в каждой спекгральной полосе в области высших формант ных.участков
    апмзЩ
    I
    IT
    eo
    1
    iL
    Ч
    «Л
SU1891858A 1973-02-23 1973-02-23 Способ идентификации личности по голосу SU518791A1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU1891858A SU518791A1 (ru) 1973-02-23 1973-02-23 Способ идентификации личности по голосу

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU1891858A SU518791A1 (ru) 1973-02-23 1973-02-23 Способ идентификации личности по голосу

Publications (1)

Publication Number Publication Date
SU518791A1 true SU518791A1 (ru) 1976-06-25

Family

ID=20544971

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
SU1891858A SU518791A1 (ru) 1973-02-23 1973-02-23 Способ идентификации личности по голосу

Country Status (1)

Country Link
SU (1) SU518791A1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5835894A (en) * 1995-01-19 1998-11-10 Ann Adcock Corporation Speaker and command verification method

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5835894A (en) * 1995-01-19 1998-11-10 Ann Adcock Corporation Speaker and command verification method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP0178509A1 (en) Dictionary learning system for speech recognition
JPS5944639B2 (ja) 音声による異同認識方式における標準パタ−ン更新方法
JPH0352640B2 (ru)
CN110931022B (zh) 基于高低频动静特征的声纹识别方法
JPS62232691A (ja) 音声認識装置
US20210166715A1 (en) Encoded features and rate-based augmentation based speech authentication
US4078154A (en) Voice recognition system using locus of centroid of vocal frequency spectra
KR20170073113A (ko) 음성의 톤, 템포 정보를 이용한 감정인식 방법 및 그 장치
SU518791A1 (ru) Способ идентификации личности по голосу
US20220335944A1 (en) Voice conversion apparatus, voice conversion learning apparatus, image generation apparatus, image generation learning apparatus, voice conversion method, voice conversion learning method, image generation method, image generation learning method, and computer program
CN109273012A (zh) 一种基于说话人识别和数字语音识别的身份认证方法
Dusan et al. On integrating insights from human speech perception into automatic speech recognition.
Samal et al. On the use of MFCC feature vector clustering for efficient text dependent speaker recognition
Montalvão et al. Is masking a relevant aspect lacking in MFCC? A speaker verification perspective
Bansod et al. Speaker Recognition using Marathi (Varhadi) Language
Zhu et al. Analysis of hybrid feature research based on extraction LPCC and MFCC
Missaoui et al. Gabor filterbank features for robust speech recognition
Tahliramani et al. Performance analysis of speaker identification system with and without spoofing attack of voice conversion
JPS5936759B2 (ja) 音声認識方法
Hsieh et al. A robust speaker identification system based on wavelet transform
Mishra et al. Speaker identification, differentiation and verification using deep learning for human machine interface
Neelima et al. Spoofing det ection and count ermeasure is aut omat ic speaker verificat ion syst em using dynamic feat ures
CN113053398B (zh) 基于mfcc和bp神经网络的说话人识别系统及方法
SU290186A1 (ru) Устройство для распознавания речевых образов
RU2598314C2 (ru) Способ оценки вариативности парольной фразы (варианты)