得意音通公司语音侦听声纹身份辨认系统_公安_语音识别

得意音通公司语音侦听声纹身份辨认系统

2005/06/30

　　目前，犯罪分子、恐怖分子和间谍等的作案手段逐渐趋向高智能、高科技，为了逃避打击，他们往往通过多种渠道进行通信，如手机、固定电话、公用电话等与同伙或者亲友联系，有些特殊的被监控电话是公用电话甚至是中继线，由于通话量大，而且大量的通话都与案件无关，涉及到被控对象的通话只是其中一小部分。这样，公安和安全部门的执法人员只能整天守候在侦控终端旁，花费大量的时间和精力处理大量无用的语音信息，等候嫌疑人的出现；这样，公安人员只能整天守候在侦控终端旁，花费大量的时间和精力处理大量无用的语音信息，等候嫌疑人的出现；而一些在逃的嫌疑人，经常几个月才往特定的目标处打一个电话，而且通话内容又难以判断，导致执法人员很难分辨出嫌疑人的声音。如何从大量的语音信息中提取嫌疑人的声音，并更好地消除判别语音的过程中可能出现的人为误差，从而提高对侦察对象身份识别的效率和准确率，为侦查办案提供可靠的情报，提高办案效率，是有关部门迫切需要解决的问题。

　　"得意"文本无关的声纹身份辨认系统，为有关执法部门提供了高性能价格比的应用方案，帮助这些机构通过电话侦听采集的语音进行自动的身份辨认，节省大量的警力，并大大提高监听的效率和破案的成功率。

　　得意公司的声纹识别引擎支持说话人辨认，同时具有文本和语言的无关性，并支持开集的识别方式；对语音长度的要求也非常低，通常训练只需要几十秒有效语音，而识别阶段只需几秒钟的有效语音即可；具有很高的识别精度，在公安监听复杂应用环境，同一信道比对的情况下，声纹辨认的正确率能达到90%以上；也可以灵活地调整操作点参数从而适应于不同应用的需求。

　　"得意"声纹识别引擎支持多机协同处理。当声纹库容量巨大且实时性要求高时，可以考虑采取集群处理方式，即采用多台机器协调工作，对监控对象数据库以及声纹模型库的操作通过调度算法协调工作以加强运算速度，大大提升识别效率和速度。

　　"得意"声纹识别引擎也支持串行处理方式。在识别速度要求不特别苛刻的条件下，可以考虑采取串行处理方式，即在单台机器上，将一批待比对的语音数据流串行处理，依次提取声纹模型并将其与声纹库比对。声纹识别过程中，语音采集消耗系统资源很少，主要是在提取声纹模型和进行比对的过程中耗费较多的系统资源；而"得意"声纹识别引擎的效率非常高，实时识别率为1：20以上（即每20秒的语音数据流可在1秒内处理完成）；另外，由于"得意"声纹识别引擎只需30秒以内的有效语音数据就能进行识别处理，而一般来说，电话监控过程中，电话通话时间往往超过60秒甚至更长，因此一个声纹识别处理线程就能同时处理20路以上的语音流而保证实时判别（即在长于30秒的电话通话结束以前，完成声纹识别处理）。由于以上出色的串行处理性能，用户就能以更高的性能价格比来实现更多通讯线路的实时监测。

　　得意公司的声纹识别技术及其开发工具，技术国际领先，功能强大实用，开发方便快捷，应用广泛灵活，产品性价比高，已经通过国家公安部的部级鉴定，并得到各级公安和军队等重要部门用户的高度称赞和实际应用。

得意音通公司供稿 CTI论坛编辑