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文檔簡介
1、作為主流手機(jī)操作系統(tǒng),Android在鎖屏和開屏等方面采用傳統(tǒng)的密碼保護(hù),焦點激活,手搖控制及圖形解鎖等,這類保護(hù)方式簡便快捷,但不具有獨特性,
一旦被他人竊取就可通過認(rèn)證獲得手機(jī)使用權(quán)限,從而導(dǎo)致信息泄露。因此,本文提出基于聲紋特征的認(rèn)證模型,通過采集機(jī)主本人獨一無二的聲紋特征和由本人自定義的語義信息,構(gòu)建一個具有雙重保護(hù)機(jī)制的聲紋密碼鎖,用于開機(jī)、休眠啟動、私密文件保護(hù)以及應(yīng)用軟件的開啟等可實現(xiàn)手機(jī)的授權(quán)使用,防止個人敏感
2、數(shù)據(jù)泄露,提高手機(jī)的安全使用等級。
論文對比分析了語音線性預(yù)測倒譜系數(shù)(LPCC)和Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)兩種特征對誤拒率(FRR)和誤納率(FAR)的影響,提取能反映說話人獨特性的特征??紤]Android手機(jī)運(yùn)算能力的局限性,并綜合考慮聲紋識別率和算法時間花費(fèi)平衡,小樣本條件下對比分析了動態(tài)時間規(guī)整(DTW)和矢量量化(VQ)應(yīng)用于文本相關(guān)聲紋識別效果。實驗表明VQ在識別率90.5%時識別時間0.16s,比DTW快0
3、.3s,且FRR和FAR均低于DTW。為提高算法在手機(jī)噪聲應(yīng)用環(huán)境的魯棒性,對語音增強(qiáng)和端點檢測方法進(jìn)行了研究改進(jìn)。針對傳統(tǒng)小波去噪所采用硬閾值和軟閾值函數(shù)的不足,提出一種改進(jìn)閾值函數(shù)方法,并從時域及頻域?qū)Ρ确治隽诵路椒▽υ肼暈V除效果;選擇基于分形維數(shù)和能量融合的端點檢測方法(Combined Voice Activity Detection,CVAD),實驗結(jié)果表明:在-5dB的背景環(huán)境下具有75%的端點檢測準(zhǔn)確率,在20dB以上的背
4、景環(huán)境下準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。
論文實現(xiàn)一個應(yīng)用于Android手機(jī)的聲紋密碼鎖,聲紋密碼信息機(jī)主本人可隨時更改,可避免密碼泄露和錄音回放等問題。實驗表明在實驗室環(huán)境可達(dá)到90%以上的識別率;正常手機(jī)應(yīng)用背景噪聲場合,未選擇去噪和改進(jìn)端點檢測方法時,識別率僅有61%;選擇改進(jìn)小波閾值去噪和CVAD后,算法識別率提高到88.5%,F(xiàn)RR、FAR分別降低了17.5%和20%,有效增強(qiáng)聲紋密碼鎖對環(huán)境的魯棒性。此聲紋密碼鎖能在所有的
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