收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

谎言语音检测分析研究

潘欣裕  
【摘要】:本文的主要研究工作在于利用数字语音处理技术对谎言语音信号进行分析与识别分类。将数字信号处理手段用于分析语音信号中所包含的丰富信息(比如语义、身份、情绪等),是计算机信息处理技术发展过程中所获得的重要成果。在这些成果基础之上,近年来开展的基于语音信号处理技术的心理生理计算研究是融合了心理生理学、信息与计算机科学等诸多学科领域的综合性课题。谎言检测是心理生理信息计算中的重要分支,而目前主流的测谎手段以脑电信号处理(P300信号分析)与脑成像分析(大脑的功能磁共振成像,Functional Magnetic Resonance Imaging,FMRI)为主,这些手段以脑部信息记忆机理等生理学研究成果为支撑,在一定程度上获得了较好的效果。但此类方法对于某些缺少记忆信息的应用将会失效,且更为重要的一点是此类测谎方法使用过程较为繁琐,且需要被测者一定程度的配合,导致在很多应用场合的不适用。目前,脑电与脑成像测谎的结果只能在刑侦与司法领域作为参考依据。近年来,视频分析理论的成熟推动了基于面部表情分析说谎状态识别研究,概率图模型理论的发展也为自然语言分析谎言检测提供了更多的发展空间,而语言声学、听觉语音学、语言生理学研究的进一步深入,使得基于语音处理的谎言检测再次受到各国研究学者的重视。心理压力评估(Psychological Stress Evaluators,PSE),语音紧张度分析(Voice Stress Analyzers,VSA)和多层次语音分析技术(Layered Voice Analysis,LVA)等研究工作在数字信号处理理论的发展下有了新的意义,但是大部分谎言检测系统的正确率都只在60%-70%之间。随着各方面工作的深入,阻碍语音测谎技术发展的桎梏也逐渐显现:1、没有针对谎言检测的语音特征参数,导致原本就极为微弱的谎言信息无法被突出;2、识别模型缺乏创新,使得人在说谎时的时间动态特性没有充分考虑。鉴于谎言语音识别中尚存在的诸多问题,本文开展了关于谎言语音检测可计算性、匹配特征表达及时序建模等研究工作,具体内容如下:1、统计各类特征参数在正常语音和谎言中的分布,提出分布差异度函数,并证明了谎言信息在语音信号中的存在性,也表明基于语音测谎的可行性。鉴于现有相关研究成果中关于语音测谎可行性计算的缺失,本文首先采用分布统计手段对多种语音信号特征进行分析,并提出分布差异度函数,量化计算正常语音与谎言语音在特征分布上的差异,并由信息量估计证明了谎言信息在语音信号中的存在性,为基于语音技术的谎言检测提供可行性依据。2、提出基于语音信号听觉频段瞬时频率特征的谎言识别方法,突出了不同频段信号的频率细节特征,增强了说谎状态下特征参数关于语音异变的敏感度,从而提高谎言检测正确率。人在说谎时由于情绪紧张会导致发音器官变化,从而影响语音表达,这是语音测谎的主要生理依据。相关研究成果表明,基于听觉机理的声信号处理方法适合用于处理此类问题。本课题利用听觉Gammatone滤波器组对语音信号进行分解,提出利用格型迭代算法估计各个频段信号的瞬时频率,通过瞬时频率的变化表征人体发音器官在正常说话与说谎状态下的差异,强化谎言信息在语音信号中的比重,并利用数学模型予以分类识别。结果表明听觉瞬时频率特征的引入使得个体谎言语音检测正确率提高2%-10%左右。3、提出分数阶Mel倒谱系数(Fractional Mel Cepstral Coefficient,Fr CC)为特征参数的谎言语音检测方法,在保留语音特征稳健性的基础上强化了说话人的个性特征,进一步提高个体谎言识别率。由于谎言信息极为微弱,故检测参数既要对谎言信息有足够的敏感度,同时又要具有较高的鲁棒性。而本课题提出的Fr CC参数,利用分数阶分析方法对MFCC参数进行了优化,既保留了MFCC参数对语音信息表达的稳健性能,也体现了语音信号的相位信息,使得说话人的个性特征能够被保留,说谎状态也更容易被发现。实验结果表明Fr CC参数的引入,对于提高谎言语音的检测正确率起到了明显的促进作用。4、建立基于多尺度条件随机场(Multi-scale Conditional Random Fields,MCRF)的谎言检测时序模型,实现多层特征抽象到心理生理状态映射机制,使得谎言检测系统的性能得到显著提高。MCRF实现了从语音信号的声学特征提取,到韵律层信息抽象,再到心理生理层状态链估计的一体化模型,该模型拓展了语音信号的全局上下文相关信息,弥补了语音信号中谎言信息量较为微弱的缺点,实现了谎言语音信号的时序建模工作,最终的平均识别正确率达到75%以上。这些工作可以作为基于语音处理的谎言检测的参数和模型方面的初步研究成果,同时也为数字信号处理领域的人体心理生理计算研究提供一定的基础。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 余波;姚志;;复杂信号瞬时频率的计算[J];西南大学学报(自然科学版);2012年11期
2 张志禹,汪文秉,顾家柳;小波域内瞬时频率提取方法研究[J];西安交通大学学报;2001年08期
3 张海勇;瞬时频率的一种估计方法[J];系统工程与电子技术;2002年09期
4 罗斌,黄天戍;基于瞬时频率的超声信号数字处理方法[J];武汉大学学报(工学版);2005年05期
5 王超;任伟新;;基于动态规划提取信号小波脊和瞬时频率[J];中南大学学报(自然科学版);2008年06期
6 郭凯丰;林云;王萌;景焕强;;基于S变换的信号瞬时频率特征提取[J];电子世界;2013年15期
7 R.鲍曼;肖率;;电子战接收机的数字瞬时频率测量[J];国外舰船技术.雷达与对抗;1986年01期
8 孙晖;朱善安;;基于过零点-极点估计的瞬时频率幅度算法[J];电子与信息学报;2006年05期
9 汪建武;;基于瞬时频率的旋转机械故障诊断[J];机床与液压;2009年01期
10 张志聪;陈华俊;;瞬时频率指示器的频率校正[J];电子信息对抗技术;2009年04期
11 郑近德;程军圣;杨宇;;一种新的估计瞬时频率的方法-经验包络法[J];振动与冲击;2012年17期
12 董晖,姜秋喜,毕大平;数字侦察接收机中的瞬时频率测量技术[J];电子对抗技术;2005年05期
13 刘洋;姜守达;;阶比谱分析瞬时频率的多模式曲线拟合方法[J];吉林大学学报(工学版);2008年05期
14 尹达人,许生龙;瞬时频率与系统带宽[J];红外技术;1995年03期
15 邹岩崑,马孝江,朱泓,蔡悦,张志新;论局域波法中瞬时频率分析[J];大连理工大学学报;2003年06期
16 邓绯;;基于瞬时频率快速算法的网络流量异常检测[J];科技通报;2013年07期
17 生成春;赵辉;;基于瞬时频率谱的码元速率估计方法[J];电气电子教学学报;2010年01期
18 刘景良;任伟新;王佐才;胡异丁;;基于同步挤压小波变换的结构瞬时频率识别[J];振动与冲击;2013年18期
19 冯小平,李晨阳,刘龙伟;两类估计瞬时频率方法的比较[J];电子科技;2003年23期
20 黄海;陈祥献;;Hilbert-Huang变换应用中的预处理方法研究[J];浙江大学学报(工学版);2007年03期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 钱涛;;物理可实现及具解析瞬时频率的信号以及一般信号依照它们的自适应分解[A];全国计算物理学会第六届年会和学术交流会论文摘要集[C];2007年
2 沈华刚;兰涛;刘阿婵;俞昌旋;李亚东;章文杨;;瞬时频率法及其在等离子体电漂移速度计算中的应用[A];第十五届全国等离子体科学技术会议会议摘要集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 潘欣裕;谎言语音检测分析研究[D];苏州大学;2016年
2 苍岩;捷变频信号参量提取技术研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
3 胡红英;局域波分解方法、特征剖析及应用研究[D];大连理工大学;2006年
4 付进;长基线定位信号处理若干关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2007年
5 邹岩崑;局域波分析的理论方法研究及应用[D];大连理工大学;2004年
6 王慧;HHT方法及其若干应用研究[D];合肥工业大学;2009年
7 朱伟芳;局域波分析方法研究及其在心电信号处理中的应用[D];苏州大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 黄志星;基于微多普勒的空间多目标特征提取与参数估计[D];电子科技大学;2014年
2 陈平;信号瞬时频率的估计方法及其应用[D];山东大学;2007年
3 陈杰鸿;经验模态分解及瞬时频率滤波算法的研究与应用[D];电子科技大学;2008年
4 相小谊;基于Hilbert-Huang变换的信号分析及应用[D];西安电子科技大学;2008年
5 刘文钊;Hilbert-Huang变换理论与应用研究[D];国防科学技术大学;2009年
6 侯猛;基于windows ce的EMD实现及EMD分析应用[D];昆明理工大学;2011年
7 陈顺;基于强震记录的土层液化识别[D];重庆大学;2014年
8 卫俊平;时频分析技术及应用[D];西安电子科技大学;2005年
9 胡柏炅;时频分析的Hilbert-Huang变换及小波方法[D];华东师范大学;2008年
10 许哲;局部均值分解在信号处理中的应用[D];西安电子科技大学;2013年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978