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聲紋辨別 聽聲辨人
 

【作者: 王小川】   2004年03月25日 星期四

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以前我們做聲紋辨識,是將人的聲音訊號轉換成聲譜圖(spectrogram),從聲譜圖上觀察說話人發音的特徵,利用這些特徵進行說話人的辨識,就像是利用指紋圖形比對來認人一樣,因此我們將經由聲音來認人這樣的過程,就說成是聲紋辨識。其實現在的電腦已經有足夠的能力,利用影像處理方式進行指紋的自動辨識,同樣的,電腦也能夠以語音處理技術作說話人的辨識(speaker recognition)。


雖說每個人的說話聲音不太相同,對於熟識的朋友,通常聽到聲音就可以知道是誰,但是要做正確的辨識,卻不太容易,因為聲音的變數很多。例如一個人感冒了,這時候說話的聲音就跟平常說話的聲音不一樣。我們也常常看到一些模仿名人說話的表演,相當逼真,若不是看到表演者,還真的以為是該名人本尊在說話呢。所以相對於指紋辨識,聲紋辨識要困難多了,這也是為什麼聲紋辨識在使用上遠少於指紋辨識。目前市面上可以看到一些按指紋輸入作門禁管制的系統,但還極少看到只以聲音輸入作門禁管制的系統,在影片上看到的例子也常是配合指紋辨識或掌紋辨識一起使用,當作多一道驗證程序。


隨著電腦網路與無線通訊的廣泛使用,許多時候我們想透過手機去取得資訊,按鍵操作不是最有效率的做法,因為用語音輸入會更方便。如果要取用的資訊是機密性的個人資料,就必須經過授權才可以進入系統,因此使用者身份的確認便成為一個必要的步驟。可預期的,以聲音做身份驗證將會是未來極為需要的一項技術,但是要能克服辨識過程中可能對語音造成干擾的因素,例如說話人的變音、別人的模仿、噪音的干擾、通道造成的失真,以及編碼傳輸時對於原始聲音特徵的破壞。


從頻域中看語音特徵

人說話的聲音就叫做語音(speech),發不同的音,就有不一樣的聲學特徵(acoustic features),從時域的波形(waveform)中並不容易看出聲學特徵的差異,而是要將波形轉換到頻域,從頻譜(spectrum)上分辨。任何一個語音波形,都有其對應的頻譜,時域中的波形與頻域中的頻譜是語音訊號的一體兩面,而分辨語音的差異,必須在頻域中才能做到。


因此,我們在時軸上用特定長度的分析視窗(analysis window),取下一小段語音波形,視為一個音框(frame),將此音框內的語音波形轉換成一個頻譜。如果發音時聲帶振動,就可以在波形上看出訊號有週期性,可由頻譜上看到振動的基本頻率(fundamental frequency),以及它的許多諧振頻率(harmonic frequencies),基本頻率所呈現的特徵就是音高(pitch),圖一即展示一個發音時聲帶振動的音框。


如果發音時聲帶不振動,波形上沒有呈現週期性,頻譜上就看不到振動的基本頻率與諧振頻率,而是在高頻有比較多的能量分佈,圖二就是展示一個發音時聲帶不振動的音框。


圖一 發音時聲帶振動的波形與頻譜


《圖一a 波形》
《圖一a 波形》
《圖一b 頻譜》
《圖一b 頻譜》

圖二 發音時聲帶不振動的波形與頻譜


《圖二a 波形》
《圖二a 波形》
《圖二b 頻譜》
《圖二b 頻譜》

為了觀察頻譜的變化,我們以固定時間間隔移動分析視窗,將一段語音變成一串音框,每一音框頻譜的能量高低以顏色深淺表示,沿著時間軸,將一串音框的頻譜畫出來,就變成了聲譜圖。如果在一段時間中,發音時聲帶振動,聲譜圖上就可以看到諧振頻率造成的橫線條紋。如果發音時聲帶不振動,就只看到不規則的能量分佈。圖三展示一段語音的聲譜圖,可以看到某些時段聲帶振動,某些時段聲帶不振動。


《圖三 一段語音的波形與聲譜圖》
《圖三 一段語音的波形與聲譜圖》

一個經過訓練的人,可以從聲譜圖上觀察不同音段,猜出所發的是哪些語音。如果是不同的人說相同一句話,也可以從聲譜圖上看出差異,因為每個人會有他發音的特點。


圖四展示兩個人各說了相同的一句話,仔細去看兩個聲譜圖,就會看出有許多地方是不相同的。最明顯的就是說話人A的聲譜圖上橫線條紋較寬,表示基本頻率比較大,或者是說音高比較高,應該是個女性的聲音。說話人B的聲譜圖上橫線條紋較窄,表示基本頻率比較小,或者是說音高比較低,是個男性的聲音。另外一個差異是說話人A的第三個音節前面,子音的發音明顯,而說話人B的第三個音節前面,子音的發音不明顯。


圖四 不同說話人的語音波形與聲譜圖


《圖四b 說話人 B》
《圖四b 說話人 B》

一般所說的聲紋比對,在過去就是由經過嚴格訓練的人,從聲譜圖中找出某個人的發音特點,比對這些特點,來判斷一段聲音是否是這個嫌疑人所發的語音。


語音特徵的選取

語音訊號中當然攜帶了可供辨識人的語音特徵,但是並非所有的特徵都適合作為說話人辨識之用,主要會有哪些差異? 我們又應該考慮哪些變項呢?


  • (1)發音器官的差異 - 一如人的相貌不同,發音器官也不完全一樣,口腔形狀與聲帶的不同會使得說話聲音的特徵不一樣,也就是不同人的語音聲學特徵會有差異。


  • (2)說話型態的差異 - 由於習慣的不同,說話型態會不一樣,例如有人說話就是比較快,或是某幾個音的發音比較特殊。


  • (3)說話內容的差異 - 使用的語言、教育程度、以及社會階層的不同,都會使得說話的內容有所差異。



上述這些差異都可以作為說話人辨識之用,不過要注意的是有些說話特性可以模仿,例如說話型態與說話內容,是可以經由學習得到的,所以可以被模仿。而發音器官的差異是天生的,它使得聲學特徵上有所差異,或許一般人聽不出來,但是用電腦比對還是分得出來,這種聲學特徵就不能被模仿。所以要做說話人辨識時,去分辨由發音器官所決定的聲學特徵差異,就會比較可靠。


現在用電腦做說話人的辨識,是利用頻域的聲學特徵參數及其在時間上的變化,以比對演算的方式,達成辨識的結果。最常用的聲學特徵參數就是發音腔道模型(vocal tract model)參數,它能準確描述說話人的發音腔道特徵,用來做說話人辨識比較可靠。一個公認最適合描述發音腔道模型的參數,是「倒頻譜(cepstrum)」係數,這組係數常用於做語音辨識,也可以用於做說話人辨識。用於語音辨認時,會希望降低因人而異的差異性,盡可能做到與說話人不相關(speaker-independent),所以會選擇其中適合區別不同語音單位的部分。但是要做說話人辨識時,就應該找與說話人相關性大的部分,理想的參數是它在同一個人的語音中有較小的變異量(variance),而在不同說話人之間有較大的變異量。


除了口腔的聲學特徵參數之外,隨著時間改變的韻律特徵(prosodic features)也是可以用於說話人辨識的特徵參數,如音高軌跡、共振峰軌跡,以及音長等。


說話人辨識的類型

採用聲學特徵作說話人辨識可以有兩種作法,一是對聲學特徵參數作長時間的統計,一是針對幾個特定音作分析。對聲學特徵參數作長時間統計,是不管說話的內容,也就是它與文句不相關,我們稱之為與文句不相關的說話人辨識(text-independent speaker recognition)。如果我們限制說話的內容,例如只講數字,但是不在乎數字的組合,通常辨識效果會比較好,這就是限制內容的說話人辨識。若是針對幾個特定音作分析時,就必須讓說話人發出某些特定文句的語音,因此它是與文句相關的,我們稱之為與文句相關的說話人辨識(text-dependent speaker recognition)。


在應用上,說話人辨識可以分成兩類。一類是說話人識別(speaker identification),目的在從一群人當中找出誰是說話的人,常用於犯罪蒐證中找出嫌疑犯,或是在會議錄音中找出是誰在說話。另一類是說話人確認(speaker verification),目的在確認一個人的身份,這常用於門禁或資料擷取的管制。


說話人辨識的基本原理

以電腦做說話人辨識時,我們會對每一個音框計算出一組聲學特徵參數,例如發音腔道模型(vocal tract model)參數、倒頻譜係數、基本頻率、音量等,這組參數組成一個特徵向量,於是一段語音就有一串的特徵向量。針對某一個特定說話人,我們收集他的語音,得到許多的特徵向量,這些特徵向量隱含了這個說話人的個人特徵。若資料量夠大,我們可以從這些特徵向量的分佈,歸納出代表這個人的特徵,如某個特徵參數的平均值與變異量。對一個人的聲學特徵向量的分佈,通常我們是以一個高斯混合模型來表示,這個模型是由該說話人的大量語音資料計算出來的,就視為說話人模型。


說話人識別

如果我們是做說話人識別(speaker identification),要從一群已經註冊的人當中找出誰是說話的人,那麼我們就先要有這一群人中每一個人的模型。當我們有一段受測語音,這段語音若是夠長,也可以算出這段語音的特徵向量分佈,構成一個受測模型。將這個受測模型跟這群人的模型比對,看是與哪一個人的模型最接近,就可以判斷這段語音是哪一個人的聲音。


這裡最重要的演算,就是計算兩個模型的差距,以差距最近的模型作為辨識的結果,目前已經有許多模型距離的定義與計算模型差距的方法。如果說話人不在這一群已經註冊的人當中,雖然也找出差距最近的模型,但不是正確的結果,所以我們要設定一個門檻,將不在這群人裡面的受測者排除。


說話人確認

如果我們是做說話人確認(speaker verification),要確認一個人的身份,系統中就必須有這個宣稱人(claimed speaker)的模型,也就是這個人是事先註冊過的人,系統先收集了這個人的語音,建立了他的模型,叫做目標模型(target model)。針對這位宣稱人,還得建立一個反模型(anti-model),通常是找一些不屬於這個人的語音,來建立其反模型。


當一個宣稱人說了一段話之後,我們計算他這段受測語音的聲學特徵向量分佈,然後計算這些聲學特徵向量與目標模型的相似度(likelihood),以及這些聲學特徵向量與反模型的相似度。將受測語音對於目標模型的相似度,除以受測語音對於反模型的相似度,得出一個相似度比值(likelihood ratio)。


說話人確認的判斷準則(decision rule),就是將相似度比值拿來與一個事先設定的門檻值做比較,大於門檻值才認定這個受測語音是屬於宣稱人的,否則就認為說話的人是一個冒充者(impostor)。


上述的說話人辨識方法,基本上是對聲學特徵參數作長時間的統計,可以與文句不相關,但是辨識正確率通常較差。若是限制在某些語音範圍內,例如只講數目字,辨識結果會好一點。如果我們也做語音的辨識與分類,抽取特定的一些語音作比對,甚至於加上韻律參數,如音高軌跡等,作為比對的參數,通常能進一步提升辨識結果的準確率。


說話人辨識系統的設計

圖五與圖六分別是說話人識別系統與說話人確認系統的功能方塊圖。



《圖五 說話人識別系統功能方塊圖》
《圖五 說話人識別系統功能方塊圖》

《圖六 說話人確認系統功能方塊圖》
《圖六 說話人確認系統功能方塊圖》

設計一個說話人識別系統或說話人確認系統,都要建立說話人模型。因此要挑選說話人的語音資料,而且是跨越一段時間的語音資料,才能建立可靠的說話人模型。原因是說話人的聲音會隨時間改變,一個月前的聲音可能和現在的聲音不太一樣,因此說話人模型要能隨時間更新,最好的系統設計,是在使用者用過之後,就利用這時候得到的說話人語音來調整其說話人模型。


另一個設計上的考慮,是設計成有兩個門檻值。例如做說話人確認的判斷,計算出來的相似度比值若高於門檻值A就接受,低於門檻值B就拒絕,在A與B之間者,就要求再試,或是用另一組參數作判斷,這樣可以讓此系統更為可靠。如果考慮到運算時間,可以用不同參數分階段來判斷,如先用長時間平均值來做大分類,然後用特定語音的特徵作進一步判斷。


在建立說話人模型時,所收集的語音越多,得到的說話人模型越正確可靠。測試語音的長度與辨識的結果有關,通常是測試語音越長越好,這樣所計算出來的受測語音特徵參數分佈,或是受測模型,會比較準確。可是在實際應用情況下,如何收集語音是一件不容易的事,通常我們不希望讓說話人知道他正被錄音,以致於說話聲音不正常,最好是不經意的讓說話人發出我們想要的語音。因此,系統介面的設計需要講究,務必使說話人能自在地面對系統說話,錄音的過程儘量簡短。


說話人辨識技術的前景

從國外研究成果來看,說話人辨識技術已經是可以應用的技術,雖然現在的使用還不普遍,但是已經有一些公司開發出相關的產品或服務系統,正在推廣中。微軟(Microsoft)公司認為語言與語音處理是電腦發展的重要技術,將語音技術的使用視為未來電腦的一項必備功能,視窗系統中早就安排好語音的介面規格,而且投入大量資源作語言與語音技術的研發。


在網路與行動通訊日漸普遍的趨勢下,以聲音作為人機介面,用以擷取網路上的資訊,將會是一項重要的需求。而資料安全的考慮,必然會需要做人身的驗證,說話人辨識自然是一項必要的技術。也許不久的將來,說話人辨識會像語音辨識一樣,成為電腦作業系統中的一項附帶功能。在通訊網路上的應用中,人們在自由擷取資訊的同時,說話人辨識正默默的扮演資訊安全的把關工作。(作者為清華大學電機工程學系教授)


參考文獻

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美國國家標準與技術研究院官方網站
ISL生物辨識系統研發企業網站
Speech Technoloogy Center網站
王小川教授實驗室首頁
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