声纹考勤软件系统设计
摘 要传统的签到考勤系统往往需要用户随身携带IC卡才能进行打卡签到，十分不便。随着声纹识别技术的迅猛发展，考勤领域有望出现无需打卡、只需开口说话即可实现签到考勤的应用。本文在了解相关声纹识别的算法后，对未来可能成为现实的声纹考勤软件进行了开发设计。本文先是对各种声纹特征参数进行了简单的介绍，然后对声纹考勤软件系统进行了相应的需求分析与框架设计并据此选择相应的识别参数和匹配模型。本文选用了基于梅尔特性的MFCC特征参数作识别参数，匹配模型则选用了无文本匹配的高斯混合模型GMM，然后对各个参数模型的原理、算法构成做了详尽的介绍。本文在选取上述核心算法后，借助MATLAB的可视化图形界面开发环境（Graphical User Interface Development Environment简称GUI）进行了软件系统功能的相关设计。设计主要从欢迎、用户、管理及系统安全四大模块出发，通过编程实现签到考勤、新信息添加、信息查询、安全保护等功能。在软件功能设计完成后，邀请了30位同学对软件的考勤性能进行了90人次的测试，测得考勤正确识别率达95%以上，从而验证了软件功能的可行性。摘 要 2
Key words: voiceprint attendance ; MFCC ; GMM ; GUI 目 录
ABSTRACT II
第1章 绪论 1
1.1 研究的背景与意义 1
1.2 国内外研究进展与趋势 2
1.3 声纹识别的基本知识 3
1.3.1 基本概念原理 3
1.3.2 关键技术 4
1.4 本文的章节安排 6
第2章 系统设计概述 7
2.1 声纹考勤软件系统需求分析 7
2.2 系统框架设计 7
2.3 本章小结 8
第3章 声纹识别算法 9
3.1 语音信号的预处理 9
3.2 特征参数的提取 10
3.2.1 参数的选取 10
3.2.2 MFCC特征参数计算 10
3.3 高斯混合模型（GMM） 11
3.3.1 基本概念 11
3.3.2 参数估计 12
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: 3 5 1 9 1 6 0 7 2
3.3.3 参数初始化 15
3.3.4 识别算法 15
3.4 本章小结 17
第4章 软件功能的设计与实现 18
4.1 可视化界面开发（GUI） 18
4.1.1 概念介绍 18
4.1.2 GUI设计介绍 18
4.2系统模块划分 22
4.3 模块功能实现 22
4.3.1 欢迎模块 22
4.3.2 个人用户模块 23
4.3.3 管理模块 25
4.3.4 系统安全模块 28
4.4 本章小结 29
第5章 系统测试 30
5.1 测试方法 30
5.2 数据分析 30
5.3 本章小结 32
第6章 总结与展望 33
6.1 论文工作总结 33
6.2 未来工作展望 33
参考文献 35
致 谢 38
附录 40
附录A 英文文献翻译 41
第1章 绪论
研究的背景与意义
(1) 研究背景
伴随科技发展的潮流，身份信息识别开始渗人到人们生活的方方面面。不论你是上学、上班、银行办理业务甚至交手机话费都需要提供有效证件来进行算法信息的验证。由于传统身份信息验证主要是通过使用标识个人身份的事物或者验证码来完成，用户只有出示相关事物或验证码，才能完成相应操作。这看似安全的操作，一旦当个人身份标识物出现丢失损坏或者验证码为他人知晓的时候，就会出现他人冒名顶替等问题，给个人的生活带来诸多不便，严重的甚至会威胁到用户的人身财产安全。传统身份验证的诸多弊端，催生了一项新的技术——生物认证技术。
(2) 现实意义
和传统身份验证技术相比，生物认证技术最大的优点就在于用户不需要额外提供外物或者验证码，只需要用户本身到场。这么大的差异就在于生活中的每一个个体，不论是声纹还是指纹抑或是DNA等其他生物信息，都用有个体特有的特点，即个体差异性较大，这使得生物认证安全性得到很大的提高。在这复杂多变的生物识别技术里，声纹特征识别凭借其独特而又简单的识别方式正逐渐取代传统身份信息验证方法。
就目前的市场占有率来说，在新兴的识别技术中，排名位居榜首的是指纹识别，大概在35%，位居第二的是声纹识别，它的市场占有率大约在16%。虽然占有率不到16%，但与几年前相比，其占有率增长速度已经很高了。其占有率快速增长的原因就在于以下几点声纹识别的优势主要表现在：
由于声纹识别仅需要说话就可以识别验证，简单便捷，用户无须放下手里的东西用手在感应器上进行指纹感应，也不用担心在摄像头前隐私遭到侵扰。只需话费几秒钟的时间说句话，即可进行身份信息验证。
在制作成本上，用户只需使用麦克风等语音输入设备将声音录入到软件系统中，耐心等待几秒钟，即可实现身份信息的验证。相比于只花费很小的成本即可身份验证的声纹识别，其他识别技术的成本就不可忽视了。由于指纹识别需要指纹感应器，并且采集指纹时，必须保持手指干燥且没有任何污渍。采集过程显得繁杂，用户体验度不高。而类似如虹膜、视网膜技术，由于技术较新，无法应用在日常生活中；对于人脸识别，虽然比较方便，但是由于个人隐私等问题，无法大范围普及。
对于异地用户信息识别来说，由于声音可根据需要转换成电信号进行传输，所以异地用户通过电话即可实现异地身份识别，这大大方便了远程办公。
（3）应用前景
从上文的对比来看，声纹识别的优势十分明显。不论在那个领域，但凡需要身份验证的地方，都可以应用声纹识别技术。
在公安司法领域：现实中，不论是电话诈骗，还是绑架勒索，受害者总会接到电话要求其打钱。因此一旦嫌疑人被抓获，就可以通过声纹识别技术把刑事犯罪过程中的录音和嫌疑人的声音进行比对，得到确凿证据从而使嫌疑人伏法。
网络安全领域：在各色软件充斥人们生活的今天，人们不得不花费精力记住各类软件的账号、密码。而且稍不注意就会因密码遗忘而无法使用，抑或是账号密码遭人盗窃而隐私泄露或财产损失。在声纹识别技术的应用下，用户只需根据每次随机产生的提示文本发音即可验证身份，这不仅让用户无需花费精力来记忆密码，还能减少密码丢失等问题的出现。
生活领域：目前，一些公司已经将声纹识别技术应用到日常考勤中，员工上下班都需要使用声纹识别来操作。许多安全级别高的地方也开始使用声纹识别技术。
1.2 国内外研究进展与趋势
声纹识别的起源，最早可以追溯到1937年。当时人们因为一起刑事案件而开始关注语音信息。到了1945年，人们第一次提出“声纹”这个概念，这一概念的提出，为后期的研究开启了良好的开端。声纹识别技术研究在二十世纪六、七十年代的发展迅猛，而新的声纹识别研究方法——基于统计学原理的提出，使得声纹识别技术从人耳的“听”转向人脑的“计算”。这对声纹识别研究领域来说仿佛迎来了新的春天，而这股“春风”的到来，也使得这期间的研究成果丰硕。其中就包括今天经常使用的声纹特征参数LPCC。在二十世纪七十到九十年代末，在各种声学参数的线性或非线性处理上，相关研究取得很大进展。而今天使用最广的声纹参数MFCC的提出，在当时引起了巨大的轰动。人们纷纷研究这一参数，并在此基础上，提出许多与之相对应的匹配算法。比如在今天仍是声纹识别领域核心技术的DTW、HMM以及ANN， 从二十世纪九十年代到今天，科学家正渐渐完善对声纹识别领域的相关研究。目前，研究者正着重对几个方面进行研究：
对于特征参数来说。：最主要的是转换视角，寻求新的特征参数来取代现如今正在使用的参数；其次就是在现有的参数研究中寻求创新，从简化计算等方面来精简模型
Key words: voiceprint attendance ; MFCC ; GMM ; GUI 目 录
ABSTRACT II
第1章 绪论 1
1.1 研究的背景与意义 1
1.2 国内外研究进展与趋势 2
1.3 声纹识别的基本知识 3
1.3.1 基本概念原理 3
1.3.2 关键技术 4
1.4 本文的章节安排 6
第2章 系统设计概述 7
2.1 声纹考勤软件系统需求分析 7
2.2 系统框架设计 7
2.3 本章小结 8
第3章 声纹识别算法 9
3.1 语音信号的预处理 9
3.2 特征参数的提取 10
3.2.1 参数的选取 10
3.2.2 MFCC特征参数计算 10
3.3 高斯混合模型（GMM） 11
3.3.1 基本概念 11
3.3.2 参数估计 12
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: 3 5 1 9 1 6 0 7 2
3.3.3 参数初始化 15
3.3.4 识别算法 15
3.4 本章小结 17
第4章 软件功能的设计与实现 18
4.1 可视化界面开发（GUI） 18
4.1.1 概念介绍 18
4.1.2 GUI设计介绍 18
4.2系统模块划分 22
4.3 模块功能实现 22
4.3.1 欢迎模块 22
4.3.2 个人用户模块 23
4.3.3 管理模块 25
4.3.4 系统安全模块 28
4.4 本章小结 29
第5章 系统测试 30
5.1 测试方法 30
5.2 数据分析 30
5.3 本章小结 32
第6章 总结与展望 33
6.1 论文工作总结 33
6.2 未来工作展望 33
参考文献 35
致 谢 38
附录 40
附录A 英文文献翻译 41
第1章 绪论
研究的背景与意义
(1) 研究背景
伴随科技发展的潮流，身份信息识别开始渗人到人们生活的方方面面。不论你是上学、上班、银行办理业务甚至交手机话费都需要提供有效证件来进行算法信息的验证。由于传统身份信息验证主要是通过使用标识个人身份的事物或者验证码来完成，用户只有出示相关事物或验证码，才能完成相应操作。这看似安全的操作，一旦当个人身份标识物出现丢失损坏或者验证码为他人知晓的时候，就会出现他人冒名顶替等问题，给个人的生活带来诸多不便，严重的甚至会威胁到用户的人身财产安全。传统身份验证的诸多弊端，催生了一项新的技术——生物认证技术。
(2) 现实意义
和传统身份验证技术相比，生物认证技术最大的优点就在于用户不需要额外提供外物或者验证码，只需要用户本身到场。这么大的差异就在于生活中的每一个个体，不论是声纹还是指纹抑或是DNA等其他生物信息，都用有个体特有的特点，即个体差异性较大，这使得生物认证安全性得到很大的提高。在这复杂多变的生物识别技术里，声纹特征识别凭借其独特而又简单的识别方式正逐渐取代传统身份信息验证方法。
就目前的市场占有率来说，在新兴的识别技术中，排名位居榜首的是指纹识别，大概在35%，位居第二的是声纹识别，它的市场占有率大约在16%。虽然占有率不到16%，但与几年前相比，其占有率增长速度已经很高了。其占有率快速增长的原因就在于以下几点声纹识别的优势主要表现在：
由于声纹识别仅需要说话就可以识别验证，简单便捷，用户无须放下手里的东西用手在感应器上进行指纹感应，也不用担心在摄像头前隐私遭到侵扰。只需话费几秒钟的时间说句话，即可进行身份信息验证。
在制作成本上，用户只需使用麦克风等语音输入设备将声音录入到软件系统中，耐心等待几秒钟，即可实现身份信息的验证。相比于只花费很小的成本即可身份验证的声纹识别，其他识别技术的成本就不可忽视了。由于指纹识别需要指纹感应器，并且采集指纹时，必须保持手指干燥且没有任何污渍。采集过程显得繁杂，用户体验度不高。而类似如虹膜、视网膜技术，由于技术较新，无法应用在日常生活中；对于人脸识别，虽然比较方便，但是由于个人隐私等问题，无法大范围普及。
对于异地用户信息识别来说，由于声音可根据需要转换成电信号进行传输，所以异地用户通过电话即可实现异地身份识别，这大大方便了远程办公。
（3）应用前景
从上文的对比来看，声纹识别的优势十分明显。不论在那个领域，但凡需要身份验证的地方，都可以应用声纹识别技术。
在公安司法领域：现实中，不论是电话诈骗，还是绑架勒索，受害者总会接到电话要求其打钱。因此一旦嫌疑人被抓获，就可以通过声纹识别技术把刑事犯罪过程中的录音和嫌疑人的声音进行比对，得到确凿证据从而使嫌疑人伏法。
网络安全领域：在各色软件充斥人们生活的今天，人们不得不花费精力记住各类软件的账号、密码。而且稍不注意就会因密码遗忘而无法使用，抑或是账号密码遭人盗窃而隐私泄露或财产损失。在声纹识别技术的应用下，用户只需根据每次随机产生的提示文本发音即可验证身份，这不仅让用户无需花费精力来记忆密码，还能减少密码丢失等问题的出现。
生活领域：目前，一些公司已经将声纹识别技术应用到日常考勤中，员工上下班都需要使用声纹识别来操作。许多安全级别高的地方也开始使用声纹识别技术。
1.2 国内外研究进展与趋势
声纹识别的起源，最早可以追溯到1937年。当时人们因为一起刑事案件而开始关注语音信息。到了1945年，人们第一次提出“声纹”这个概念，这一概念的提出，为后期的研究开启了良好的开端。声纹识别技术研究在二十世纪六、七十年代的发展迅猛，而新的声纹识别研究方法——基于统计学原理的提出，使得声纹识别技术从人耳的“听”转向人脑的“计算”。这对声纹识别研究领域来说仿佛迎来了新的春天，而这股“春风”的到来，也使得这期间的研究成果丰硕。其中就包括今天经常使用的声纹特征参数LPCC。在二十世纪七十到九十年代末，在各种声学参数的线性或非线性处理上，相关研究取得很大进展。而今天使用最广的声纹参数MFCC的提出，在当时引起了巨大的轰动。人们纷纷研究这一参数，并在此基础上，提出许多与之相对应的匹配算法。比如在今天仍是声纹识别领域核心技术的DTW、HMM以及ANN， 从二十世纪九十年代到今天，科学家正渐渐完善对声纹识别领域的相关研究。目前，研究者正着重对几个方面进行研究：
对于特征参数来说。：最主要的是转换视角，寻求新的特征参数来取代现如今正在使用的参数；其次就是在现有的参数研究中寻求创新，从简化计算等方面来精简模型
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