基于声纹识别的Web身份认证系统设计.pdf

第37卷第15期
计算机工程
2011年8月
Vol37 No15
Computer Engineering
August 201
人工智能及识别技术?文章导:10031428(01)150149-03文款标识码:A
中分类号:TPJ09
基于声纹识别的Web身份认证系统设计
,路,陈志
(海军工程大学管理工程系,武汉430030)
要:设计一个基于声纹识别的Web身份认证系统。在浏览器端利用自主开发的 Activex录音控件录取封装使用者的声纹特征并传送给
服务器,服务器端使用隐马尔科夫模型表述单字,单字之间通过增加静音状态分割以及语音训练形成稳定的声纹特征模型作为身份验证的
基础库。实际试结果表明,该系统识判性能好、可移植性强:适用于网络资源的远程市控。
关词:身份认证;声纹识别;隐马尔科夫模型;动态时间校正
Design of Web Identity Authentication System
Based on Voiceprint Recognition
ZENG Bin, YAO Lu, CHEN Zhi-cheng
Department of Management Engineering, Naval University of Engineering, Wuhan 430030, China)
Asat his paper deig eb a n m a n r n A l h wr o
record and encapsulate the voice properties of the users and then transfer to the server. n the server side, a Hidden Markov Mode(HMM)is
designed to represent the Chinese words which are separated by an inserted silence state. And then a stable voiceprint database is constructed after
the enough training of speech samples. Actual test reslts show at this s stem Is suitabie for cooling eb resource and has good identification
Keywords】identiryauthenicaionr;voiceprintreognion;HdenMarkovModel(IMM;DynamicTirnewarping(DTrWw)
DOI:I0.3969,isu.1(0-3428.201115.047
1述
MFCC),在有信道噪声和频谱失真时
近年来,由于因特网和电子商务的迅速发展,Web服务MFC参数表现比较稳定。由线性预测系数导出倒谱系数是
器需要存取大量资源并提供各种信息服务。目前,网络上最
种常用的语音识别参数,在安静的环境下,线性预测倒谱
普遍的身份认证方式属于密码验存取行为,文字密码容易系数与MFCC系数的性能相差不多。研究表明,采用感觉加
被窃取或遗失,甚至造成个人或单位财产的遗失。为了增加
权的线性顶测倒谱系数有更好的识别稳健性
网站上数据的安余性,在认证过程中,除了使用密码方式进
本文在网站资源的存取过程中加入一种声纹验沚的机
行验证外,语音是人类身上最自然的特征之一,声卡及麦克制,以控制网站使用者的访问及重要资源的存取,从而达到
风是目前个人计算机的基本配置之一,所以,利用声音进行加强数据安全的目的。
身份认证是所有生物验证系统中所需花费最小的一种,
2基于声纹识别的Web身价认证系统设计
声纹识別属于生物识别技术的一种,它通过分析语音波2.1系结构
形计算出说话人生理和行为特征的语音参数,自动识别说话
整个系统包括浏览器端录音程序、洶览器端与服务器端
人身份。与语音识别不同,声纹识别利用的是语音信号中的之间声纹数据的传递以及声纹训练与识别程序等部份。在录
说话人信息,而不考虑语音中的字词念思,能够很好地满足脊程序方面需要具备能够在Web页面上运行程序的能力,这
因特网的身份认证要求。如今,声纹识别技术已逐渐走入方面的标准语言很多,例知,Java语言、嵌入式脚本语言和
实际应用,其技术手段主要包括对声音特征进行线性或非线徽软所提供的以组件对象模型( Component Object Model,
性计算、数据挖掘以和模式匹配,如动态时闻规整、隐马尔COM)为基础的 Activex技术等。其中, Activex控制控件技
可夫摸型( Hidden Markay Model,HMM∩叫、神经网络和多特术能够支持现有网站技术及其他因特网的标准,具有自动下
征组合等技术。目前,通常使用的算法主要有模板匹配法、截并自行安装功能,可开发功能强大的软件控件,并提供一
最近邻方法、神经网络法、隐马尔可夫模型方法和VQ聚类套安全问题的解决方案,具备较好的集成功能,这些优点正
方法等。实际证明使用稳含马尔可夫模型效果更好。它能很符合开发洶览器端录音程序的设计需求,因此,本文采用
好地描述语音信号的时变性和平稳性,例如,基于HIMM的 Activex控制控件的技术开发浏览器端录音控件。常见的因
声纹识别技术在环绕智能中的成功应用。
选取声纹识别的特征参数在声纹识别系统中非常重要。基金项目:湖北省自然科学基金资助项目(RY1086)
作为准平稳的随机过程,语音信号在10ms-25ms内可以认作者憶介:曾(1970-),男,副数授,主研方向:信息安全,身
为是平稳的,因此,可以对语音信号进行分分析。目前,份认证系统;姚路,讲师、硕士;陈志域,讲师、博士研究生
比较有效的识别参数为Mel频率倒谱系数( Mel Frequency Cep-将月期:201102-23E- mail: trueice public. hhb, cn
万方数据