华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2013, Vol. 41 ›› Issue (5): 48-54.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2013.05.008
朱华虹 贺前华 李艳雄 张雪源
Zhu Hua-hong He Qian-hua Li Yan-xiong Zhang Xue-yuan
摘要: 针对生物特征模板涉及用户隐私而易受到各种攻击的问题,在定义随机映射形式化表示的基础上,结合主流文本无关说话人识别技术,提出了一种基于随机映射的声纹模板保护方法.在注册阶段,将声纹特征映射至随机空间再训练高斯混合模型( GMM) ,并存储模型参数作为模板; 在认证阶段,待认证的声纹特征在相同的变换域与模型库进行匹配.文中还给出了该方法在认证性能保持和安全性方面的理论分析.实验结果表明,适当降维能在提高安全性的同时近似保持GMM 的身份认证性能,而目前基于矢量量化的认证性能下降超过8%,说明随机映射更适用于基于GMM 的声纹认证系统的模板保护.
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