文件名称：技术突破阶段即20世纪-hl7标准v3框架中各模型关系
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更新时间：2024-07-19 17:50:36
声纹识别
点上看可以分为以下几个发展阶段 [3] ：(1) 技术启蒙阶段 即 20 世纪 30 年代，研究工作主要集中在人耳听辩实验和 探讨听音识别的可能性方面。(2)技术突破阶段即20世纪 60 至 70 年代早期，研究重点主要在各种识别参数的提取、 选择和试验上，并将倒谱比较和线性预测分析等线性处理 和简单模式匹配方法实际应用于声纹识别 [31] 。(3) 技术发 展阶段，即从 20 世纪 70 年代末开始随着计算机技术的飞 速发展，声纹识别的研究转向对各种声学特征参数的非线 性处理及新的模式匹配方法上 [32] 。 其中在特征参数提取技术方面，在 20 世纪 70 年代末， 如，小波特征参数及不同特征参数的线性预测组合等，非 线性处理方法相继提出并得到广泛地应用。特别是近年 来，DSP 芯片计算技术的采用，使目前的语音特征参数 提取技术达到比较成熟的阶段。而在模式匹配判断技术 方面：20 世纪 70 年代末，动态时间规整 [3] 与矢量量化 [25] 技术首先被应用到声纹识别上，使声纹识别系统的性能得 到有效的提高；20 世纪 80 年代开始，隐马尔可夫模型 [27] 、 人工神经网络 [29] 等技术在声纹识别方面得到有效的利用， 逐渐成为声纹识别系统主流的模式匹配方法；进入 90 年 代后，高斯混合模型 [28] 技术由于简单、有效及较好的鲁 棒性也迅速成为重要的声纹识别技术；步入 21 世纪以来， 支持向量机 [26] 技术及多种模式匹配方法融合也得到不断 深入研究与发展，并进入了商业化实用阶段。 5 结束语 与其他生物识别技术相比，由于声纹识别技术具有简 便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，目前在世界 范围内广泛应用于各个领域。例如：在公共安全系统中， 声纹识别技术可以在一段录音中查找出犯罪嫌疑人或缩小 侦察范围，并且还可在法庭上提供犯罪嫌疑人身份确认的 旁证；在互联网应用及通信领域，声纹识别技术可以运用 于诸如电话银行、电子商务、安全控制、计算机远程登录 等领域；在军事领域，可以实现战场环境监听，辨认出敌 方指挥员。 当然，声纹识别技术还存在一些技术难点，如：用很 短的语音进行模型训练和识别、有效地区分模仿声音和真正 声音、消除或减弱声音变化带来的影响；消除信道差异和 背景噪音带来的影响等。不过，总的来说，声纹识别技术 作为生物识别技术的代表之一，具有十分广阔的应用前景。 参考文献： [1] Simon Liu, Mark Silverman. A Practical Guide to Biometric Security Technology [J]. IEEE Computer Society, IT Pro-Security, 2001, 3(1): 27-32. [2] 李财莲 ,赵小阳 ,王丽娟 ,岳振军 . 说话人识别中关键 技术的现状与展望 [J]. 军事通信技术，2005,26(2):62-65.