[发明专利]基于FMCW与特征表达迁移的声道用户验证方法及系统有效
| 申请号： | 201910586991.9 | 申请日： | 2019-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN110197664B | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 俞嘉地;卢立;孔浩;李明禄 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G10L17/00 | 分类号： | G10L17/00;G10L17/06;G10L17/18;G10L25/24;G06F21/32 |
| 代理公司： | 31201 上海交达专利事务所 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于FMCW与特征表达迁移的声道用户验证方法，通过FMCW技术采集包含声道行为特征的调制语音信号，经预处理和特征提取后得到包含声道行为特征的频差序列，再由编解码神经网络将包含声道行为特征的频差序列迁移至语音特征并通过构建用户认证模型实现声道用户的注册和认证。本发明直接采用基于语音声纹的用户认证模型，其只需要少量的数据去取得令人满意的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 声道 行为特征 特征表达 用户认证 用户验证 迁移 频差 预处理 模型实现 神经网络 特征提取 语音特征 语音信号 编解码 构建 声纹 调制 语音 采集 认证 | ||
【主权项】：
1.一种基于FMCW与特征表达迁移的声道用户验证方法，其特征在于，通过FMCW技术采集包含声道行为特征的调制语音信号，经预处理和特征提取后得到包含声道行为特征的频差序列，再由编解码神经网络将包含声道行为特征的频差序列迁移至语音特征并通过构建用户认证模型实现声道用户的注册和认证；/n所述的编解码神经网络包括：两个卷积编码器和两个逆卷积解码器，其中：卷积编码器由卷积层和池化层构成，其先将输入的特征抽象为一些压缩表达的块，再由池化层进一步降低每个块内的特征维度；逆卷积解码器由逆池化层和逆卷积层构成，其分别执行池化层和卷积层的逆操作以重构特征；/n所述的频差序列采用编解码神经网络迁移至语音的梅尔倒谱系数；/n所述的包含声道行为特征的频差序列是指：利用FMCW技术从发射信号与接收信号的频差来测量出信号传播时间，进而计算出距离信息用于建模声道行为特征，具体包括：利用dechirp操作计算发射信号与接收信号的频差Δf，然后利用三角形相似性计算信号传播时间，即
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