
voiceprint
声波纹(Voiceprint)是生物识别技术中的核心概念,指通过声学分析将人类语音特征转化为可视化频谱图谱或数字化模型。该术语在《现代汉语词典》第7版中被定义为“记录声音振动频率变化形成的波纹图形”。其英文对应词"voiceprint"由美国贝尔实验室于1960年代首次提出,现被IEEE标准协会收录为语音识别领域专业术语。
从技术层面分析,声波纹包含三大特征参数:
中国公安部物证鉴定中心2018年发布的《声纹鉴定技术规范》明确指出,声波纹识别在司法领域的应用需满足0.01%的等错误率标准。美国国家标准与技术研究院(NIST)2023年测试报告显示,现代深度神经网络模型对声波纹的识别准确率已达99.3%以上。
在语言学领域,声波纹研究涉及语音生成模型(如源-滤波器理论): $$ H(omega) = G(omega)V(omega)R(omega) $$ 其中G为声门波频谱,V表示声道传递函数,R为辐射特性。该公式被《语音信号处理》(清华大学出版社)列为声波纹建模基础理论。
国际标准化组织ISO/IEC 19794-13:2018将声波纹纳入生物特征数据交换格式标准,中国对应标准为GB/T 35678-2017《公共安全声纹识别应用技术规范》。司法实践中,最高人民法院2020年司法解释确认符合ISO标准的声波纹证据具有法律效力。
声波纹(Voiceprint)是生物识别技术中的一种独特特征,指通过分析个体声音的频率、强度等参数形成的特定波形曲线。以下是详细解释:
形成原理
声波纹通过将人的声音输入分析器,记录不同频率范围内的声音强度分布,最终生成一条独特的分布曲线。这一过程利用了发音器官的生理差异(如声带、口腔结构)和语言习惯的独特性。
稳定性与唯一性
每个人的声波纹在成年后基本保持不变,因其生理特征和发音习惯具有长期稳定性。这种特性使其可用于身份识别,类似指纹或虹膜。
应用领域
技术特点
声波纹属于纵波,依赖弹性介质传播,分析时需结合声波的物理特性(如频率、振幅)。其英文术语为“voiceprint”,强调与指纹类似的唯一性。
若需进一步了解声波纹的具体技术参数或实际案例,可参考中的美国珠宝案例或的权威词典解释。
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