[发明专利]一种语音考勤系统

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种语音考勤系统。

背景技术

科学的考勤管理不仅是各项经营管理计划得以落实的保证，而且有利于提高工作效率，是搞好各项工作的前提和保障。传统的课堂考勤管理都是靠人员管理，不但管理工作量大，而且人为因素较多，从而效率低下。随着技术发展，各种智能型卡类考勤系统不断出现，但同样存在诸多缺点，如代打卡现象、不断卡成本投入、考勤信息不能及时更新等。给管理者带来了诸多的不便，因此已不能满足课堂教学管理的需求。随着科技水平的提升和声纹识别技术的不断发展，一种建立在声纹识别技术基础上的考勤系统已逐渐成熟，现已被广泛用于各种领域。网络声纹考勤系统彻底摒弃了人工统计管理的落后手段，克服不规范的出勤考核行为，解放考勤管理人员繁重的汇总统计工作，从而大大提高了工作管理效率。此外系统还具有灵活的排版功能和丰富的管理功能，处理各种突发异常情况，节约了系统的运用成本，只需拖动鼠标，各种复杂的报表即可完成设置；并且还有利于学生的人身安全，那种几天不来没人知道的情况将不复出现。同时，对本发明做适当的修改，就能满足考试监考管理的业务功能，从而能够很好地适应各类学校课堂教学考勤的管理制度。

声纹是指通过专用的电声转换仪器将声波特征绘制成的波谱图形，它是各种声学特征图谱的集合。声纹是人体的一张“身份证”,是长期稳定的特征信号。声纹识别是把未知人语音材料与己知人语音材料分别通过电声转换仪器绘成声纹图谱，再根据图谱上的语音声学特征进行比较和综合分析，以得出两者是否同一的判断过程。声纹识别有着十分广阔的应用前景，在世界范围内正广泛应用于金融、证券、社保、公安、军队及其他民用安全认证等领域。目前，中国市场尚属启动阶段，其发展空间更为广阔。声纹识别的内涵声纹识别广义上分为语音识别和说话人识别两种。语音识别是根据说话人的发音辨认其所说的语音、音节、单词或单句，这就要排除不同说话人的个人特色，找出代表各个语音单位的共性特征。说话人识别是根据语音来辨认说话人，而并不考虑声音的内容和意义，这就需要分离出每个个体的特性。目前，普遍意义上声纹识别的概念是指说话人识别。说话人识别包括说话人辨认和说话人确认两个方面。说话人辨认是一对多的分析过程，即判断出某段语音是若干人中哪一个所说，主要应用于刑侦破案、罪犯跟踪、国防监听、个性化应用等。说话人确认是一对一的确定过程，即确认某段语音是否属于指定的某人，主要应用于证券交易、银行交易、个人计算机声控锁、汽车声控锁、身份证、信用卡等。识别的核心是预先录入声音样本，并提取每个样本独一无二的特征，建立特征数据库，使用时将待检声音与数据库中的特征进行匹配，通过分析计算来实现说话人识别。

声纹识别的原理是先进行特征提取，然后模式匹配。

特征提取是提取声音中能够反映个体信息的基本特征，这些基本特征必须能够准确、有效地区分不同的发声个体，且对于同一个体，这些基本特征应具有稳定性。

目前的声纹识别系统主要依靠较低层次的声学特征进行识别。这些声学特征主要有以下几个方面：

(1)语音信息通过滤波器组输出，以合适的速率对输出进行抽样得到谱包络特征参数；(2)基于发声器官如声门、声道和鼻腔的生理结构提取的特征参数,如基音轮廓、共振峰频率带宽及其轨迹等；(3)以线性预测导出的特征参数,如线性预测系数、自相关系数、反射系数等；(4)模拟人耳对声音频率感知的特性而得到的听觉特性参数，如Mel倒谱系数、感知线性预测等。

随着对声纹识别应用范围的不断扩大，以及对系统准确性要求的不断提高，只考虑较低层次的声学特征并不能满足要求，这就需要同时考虑高层次的特征信息，如语速、语法、韵律、语种、方言、特性发音、特性词、信道(声音信号获取的渠道)等。对于这些高层次的信息，最关键的问题是选择，同时要针对具体情况来决定。例如对于信道这一特征来说，在刑侦破案方面，就希望不采用，即希望信道对识别不产生影响，从而使得录音等间接手段获得的声音能够成为帮助破案的证据；而在银行交易中，就希望采用，也就是希望信道对识别产生影响，这样才能剔除录音等恶意行为带来的危害。因此，在声纹识别过程中，必须根据实际情况，安排不同特征参量的组合，以提高实际系统的性能，当各组合参量间相关性不大时，会得到更好的识别效果。

模式匹配是声纹识别的关键技术：