声纹识别防伪的分类

声纹识别也称为说话人识别，一般分有两类，即说话人辨认和说话人确认。说话人识别是用以判断某段语音是哪一个人说的，说话人确认是用以确认某段语音是否是指定的某个人所说的。不管是辨认还是确认，要实现这两类声纹识别防伪，都需要先对说话人的声纹进行建模，即所谓的“训练”或“学习”过程。声纹识别防伪一般分为文本和背景模型两类：

1、文本：主要分为与文本有关和与文本无关两种，与文本有关的声纹识别防伪系统要求用户按照规定的内容发音，每个人的声纹模型将被逐个精确地建立，而识别时也必须按规定的内容发音，因此可以达到较好的识别效果，但系统需要用户配合，如果用户的发音与规定的内容不符合，则无法正确识别该用户。而与文本无关的声纹识别防伪系统对说话人的发音内容没有规定，这种模型的建立相对困难，但用户使用方便，可应用范围较宽；

2、背景模型：在对说话的人辨认方面，根据待识别的说话人是否在注册的说话人集合内，说话人辨认可以分为开集辨认和闭集辨认。开集辨认指假定待识别说话人可以在集合外，闭集指假定待识别说话人在集合内。本质上来说，两者都需要用到拒识技术，为了达到很好的拒识效果，通常需要训练一个假冒者模型或背景模型，以便拒识时有可资比较的对象，使阈值容易被选定。建立背景模型的好坏直接影响到拒识甚至声纹识别防伪系统的性能，因此一个好的背景模型往往需要通过预先采集好的若干说话人的数据、依据某种算法去建立。

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