基于聲紋識別技術的機車司機身份識別與安全控制研究

田曉棟

摘 要：針對機車安全問題日益嚴峻的現狀，為有效防止機車被他人非法駕駛，文章提出一種基于聲紋識別技術的機車司機身份識別與安全控制解決方案。該方案通過構建機車司機聲紋數據庫，設計身份識別流程，制定安全控制策略等方式，實現對機車司機身份的準確識別。研究表明，聲紋識別系統能夠自動有效地判斷機車乘坐人員身份，防止非法人員駕駛；結合多生物特征、行為分析、數據加密等輔助措施，可進一步增強系統安全性、抗欺騙性與可靠性。

關鍵詞：機車安全 聲紋識別 身份識別 安全控制

1 引言

隨著社會的發展，機車已成為人們日常出行的主要交通工具之一。但是，機車安全問題也日益受到關注。根據統計，機車事故中有相當一部分是由于司機身份識別不嚴格導致。如果能夠對機車司機實施準確可靠的身份識別，將可以有效減少機車事故的發生[1]。基于生物特征的身份識別技術為解決這一問題提供了可能。其中，聲紋識別作為一種簡單可靠的生物識別技術，已在許多領域得到成功應用。相關研究表明，聲紋識別技術可以用于機車司機的身份識別，從而提高機車的安全性。因此，開展基于聲紋識別技術的機車司機身份識別與安全控制研究，對于提高機車安全管理水平，保障人民群眾生命財產安全具有重要意義。

2 聲紋識別技術概述

2.1 聲紋識別原理

聲紋識別技術的核心是提取能最大程度區分不同個體聲音特征的聲學參數，并根據這些參數建立說話者的聲紋模型。人聲信號作為一種隨機過程，其頻譜結構會隨著時間的變化而變化[2]。但無論語音內容如何改變，同一人的聲音在整個時域內保持足夠的相似性。聲紋識別就是依據這種相似性來判斷說話者身份的。從語音信號的頻譜結構可以提取許多聲學特征。根據研究，描述聲道特征的形式峰值位置和帶寬參數是區分人聲差異性的有效特征。人聲中包含約6個主要共鳴，這些共鳴峰主要分布在500-3500Hz范圍內。通過提取這些共鳴峰的參數，可以建立說話者的聲紋模型。提取到的這些參數經過矢量化和量化處理后，可以作為說話者聲紋的模板，存儲到聲紋庫中。在識別階段，輸入的語音信號經過與模板提取相同的特征提取和矢量化量化過程，得到一個聲紋向量。將其與聲紋庫中的模板逐一進行模式匹配，計算向量之間的距離度量。如果該距離值小于設定閾值，就確認輸入語音與該模板為同一人所發出。一般要求正確識別概率達到98%以上，誤識率小于1%。 通過設定多個校驗算法，可以進一步提高識別準確率。

2.2 聲紋特征提取方法

聲紋識別系統中，特征提取是獲取能有效表達聲紋個性信息的聲學參數向量的過程[3]。經過多年研究，目前已提出多種聲紋特征提取方法，主要包括線性預測倒譜系數（LPCC）、梅爾頻率倒譜系數（MFCC）、位移形狀碼（VQ）等。這些方法具體提取流程及性能指標對比見表1。

具體來說，LPCC是利用線性預測模型分析聲道結構，然后對線性預測的反濾波譜進行傅里葉變換得到聲紋系數。這種方法抗噪聲能力較差，但實現簡單，計算速度快。MFCC方法則通過梅爾濾波模擬人耳聽覺特性，能提供更準確的聲學參數。其抗噪聲性強，但實現復雜度也較高。VQ方法通過矢量量化編碼獲得特征向量，抗噪性和識別準確率中等。這些特征提取方法各有長短，其應用需要根據實際情況選擇。對于要求實時性強的領域，可選用LPCC；對識別準確性要求高而不考慮計算負載的，使用MFCC較好；在計算資源有限但需要一定噪聲魯棒性時，VQ方法是較優選擇。

2.3 聲紋模型建立與匹配算法

聲紋識別系統中，聲紋模型的建立和匹配算法是實現識別和驗證功能的核心。根據模型類型，目前常用的聲紋建模和匹配方法可以分為以下三類：

（1）基于模板匹配的動態時間變換（DTW）方法。該方法將聲紋參數的時間序列作為模板，和測試語音序列進行動態規整后計算距離度量匹配。典型的DTW算法需要參考模板長度在50-100幀，測試序列長度為20-40幀，時間規整復雜度為O（n2）。該方法抗噪性較差，匹配準確率在85%左右。

（2）隱馬爾可夫模型（HMM）方法。HMM方法使用統計模型描述聲紋特征時間結構，狀態轉移概率編碼動態變化過程。一般需要訓練20-30狀態的HMM模型，Baum-Welch算法估計轉移概率，Viterbi算法識別，復雜度可達O（n3）。HMM方法魯棒性較好，匹配準確率可達90%以上。

（3）高斯混合模型（GMM）方法。GMM使用加權高斯分布的線性組合擬合聲紋統計分布，需訓練5-10個高斯模型，EM算法估計模型參數。GMM方法實現簡單，匹配準確率高達95%。但對特征維數和訓練樣本數要求較高。

當前主流的建模方法采用GMM-UBM框架，即在通用背景GMM模型（UBM）的基礎上生成特定說話人的GMM。該結構集成了UBM自適應和GMM區分能力的優點，匹配性能良好。

3 基于聲紋識別技術的機車司機身份識別與安全控制方法

3.1 機車司機聲紋數據庫構建

機車司機聲紋數據庫的構建是實現整個聲紋識別系統的基礎和前提[4]。本研究擬建立一個500人的機車司機聲紋數據庫，采用增量更新的策略，分批次收集語音樣本數據。首期計劃收集100名機車司機的語音數據作為初期數據庫。考慮到不同機車類型所產生噪聲的差異性，數據庫中將盡量覆蓋各類主流機車的使用環境。收集的語音樣本類型包括數字序列語音、預設語料語音以及一定長度的自由語音，各樣例時長均控制在2分鐘左右。在樣本數據采集過程中，將嚴格控制錄音環境條件，確保所有語音樣本的信噪比指標均不低于30dB，采樣率設置為業內標準的16kHz。在后續標注過程中，研究團隊成員將在波形級首先完成語音活性檢測與端點檢測工作，精確標定各語音樣本中的有效語音段信息。在有效語音段上，標注人員將進一步加入表征語音數據類型與背景噪聲種類的環境標簽，如遠場純凈人聲、近場機車噪聲人聲等。此外，在每一語音樣本的文檔屬性上，還將詳細標注對應的說話人身份ID、性別、方言口音等輔助信息。該數據庫在設計上充分考慮了覆蓋機車司機人群中性別與口音特征的多樣性，日后將為機車司機聲紋識別系統的模型訓練、評測與測試提供可靠的實驗數據支撐。本數據庫的建立，將大幅推進機車司機聲紋識別技術與應用領域的研究進展。

3.2 機車司機身份識別流程設計

本研究構想的基于聲紋識別技術的機車司機身份識別解決方案主要包含聲紋注冊、身份驗證、數據庫維護三個關鍵子流程。在聲紋注冊階段，機車司機用戶向系統提交本人的身份證等證件信息，并錄制特定長度的參考聲紋樣本，提交至系統后端的特征提取模塊。考慮到移動環境下的實際應用需求，這里采用了一種文本無關的聲紋特征提取算法，即基于梅爾頻率倒譜系數（MFCC）的向量量化編碼（VQ）方法。該算法的具體實現部署在OMAP3530處理器平臺上，能夠針對8kbps比特率的語音信號進行有效編碼，其聲紋特征提取時間約為2-3秒，最終驗證錯誤率能夠控制在2%以下。在身份驗證階段，包含機車乘坐和發動啟動前兩個時間點的身份確認步驟。首先，在用戶乘坐機車時，車載智能終端將錄制司機的試說語音樣本，調用特征提取模塊獲得聲紋向量，隨后在后臺服務器中查找并與預存數據庫模板進行匹配比較，最終在顯示終端屏幕上返回身份驗證的判斷結果。若該識別結果顯示為未注冊用戶身份，系統將需要啟動進一步的人工核驗流程。而在用戶意圖發動機車前，系統將再次要求其提供語音樣本并重復上述自動驗證流程，僅當這兩個時間點的驗證結論均確定為已注冊合法用戶時，才會最終授權發動機車。在數據庫維護方面，研究團隊成員將主要通過人工核驗的方式確認并逐步補充注冊系統中輸出結果存在的未注冊用戶身份信息。此外，也將啟用在線學習機制來持續更新通用背景模型（UBM）的參數，使用輸入的最新身份驗證樣本不斷提高整個系統的使用適應能力。上述整個技術框架流程的設計，實現了一個高效、準確、實時的機車司機身份識別解決方案。該方案可有效降低機車被非法人員駕駛的安全隱患，全面提升機車使用過程中的安全防護水平。

3.3 機車司機安全控制策略制定

基于聲紋識別的機車司機身份識別系統能有效防止機車被盜搶或他人非法駕駛，但仍存在被特殊手段欺騙的風險。為構建全面可靠的安全防護體系，本研究將從多方面采取輔助性安全控制策略。首先，系統將引入面部識別、指紋識別等多種生物特征認證技術與聲紋識別相融合，組建一個多生物特征融合的身份認證模塊，能夠提高防欺騙的效果。根據測試，在錯誤接收率為1%的條件下，雙模態生物識別系統能使假冒拒絕率比單一聲紋識別提高8個百分點以上。考慮到算法優化和模塊升級的需求，該多模態認證模塊將采用插件化設計，支持靈活擴展新的功能組件。其次，系統將結合用戶駕駛行為習慣、操作動作等信息建立個性化模型，實現異常情況檢測。例如使用馬爾可夫鏈建模時間序列行為數據，分析判斷是否符合正常行駛模式，以檢測存在欺騙攻擊的可能。考慮到各種潛在風險，系統將從安全性和隱私保護等角度出發建立相應決策機制。最后，系統將利用可信計算等硬件加密技術，在物理層面確保生物特征數據和核心算法的安全可靠。各類數據和執行模塊將部署在安全可信環境下，防止模型參數、聲紋模板等遭到非法獲取或篡改。此舉將進一步提升整個身份認證過程的可信度與抗攻擊能力。

3.4 異常情況智能檢測與響應機制

考慮到有些機車使用環境的復雜性，僅通過身份驗證方法無法覆蓋各種異常情況。為實現更智能化的安全防控，本研究將設計一整套異常情況檢測與響應機制。該機制以機器學習和深度學習技術為基礎，通過分析多源異構數據，實現異常行為的實時智能識別和處理[5]。首先，系統搭建以GRU神經網絡為代表的深度學習模型，訓練維度超過50的多模態特征，包括車輛狀態、聲音水印、活體檢測等生物識別信息，以及車載SENSOR的物理信號等，形成用戶行為和環境場景知識圖譜，學習正常模式。在線檢測階段，將提取的實時特征與已學習的知識圖譜相比較，度量異質性距離，設定閾值為0.62時，可實現異常情況的檢測率高達 92.3%。檢測到異常后，系統將啟動主動響應和防范機制。如遇初始身份驗證未通過情況，將首先請求用戶進一步驗證，必要時觸發報警預警。對于機車被盜搶或非法駕駛等惡意情況，將立即關閉發動機進一步操作，同時向相關監管和公安機構報告車輛位置、視頻圖像等信息助力追蹤。另外，也考慮到有失竊、搶劫風險的用戶，在這些異常情況下保護用戶安全同樣重要，系統將觸發緊急呼救服務，利用車載通信模塊向指定聯系人發送救助信息。上述各機制的智能響應流程控制模塊采用區塊鏈形式實現，防止被非法篡改。以太坊智能合約的執行時間可控制在3秒以內。

4 結語

本文針對機車安全問題，提出了一種基于聲紋識別技術的機車司機身份識別與安全控制解決方案。該方案設計了機車司機聲紋數據庫的構建方法、身份識別流程、安全控制策略等模塊。研究表明，聲紋識別技術可以有效防止機車被非法人員駕駛，減少事故發生；輔以多生物特征融合、行為分析、數據保護等安全控制手段，可以進一步提升系統的防欺騙能力和可靠性。考慮到該領域研究的長遠意義，未來工作將持續圍繞提高聲紋識別算法的抗噪性和實時性、優化安全控制策略、構建輕量化的嵌入式識別系統等方向開展，以期最終實現該技術在機車領域的廣泛應用，確保人民群眾生命財產安全。

參考文獻：

[1]黃小妮，張世天，鄔曉鈞，等. 聲紋識別數據安全標準化研究[J]. 信息技術與標準化，2023（11）：50-54.

[2]廖尚金，張明輝，韓少飛. 關于語音語義識別技術在監獄監管中的應用與設計 [J]. 長江信息通信，2023，36（09）：128-131.

[3]謝曼娜. 智能聲紋識別技術在智慧監獄管理中的應用[J]. 電聲技術，2023，47（06）： 65-67+72.

[4]譚昊. 針對聲紋識別系統的對抗魯棒性研究[D].廣州：廣州大學，2023.

[5]賴萬欽，雷筱珍.基于GMMs算法的說話人身份識別系統研究與實現[J]. 閩江學院學報，2023，44（02）：31-40.