基于声纹识别技术的机车司机身份识别与安全控制研究

田晓栋

摘 要：针对机车安全问题日益严峻的现状，为有效防止机车被他人非法驾驶，文章提出一种基于声纹识别技术的机车司机身份识别与安全控制解决方案。该方案通过构建机车司机声纹数据库，设计身份识别流程，制定安全控制策略等方式，实现对机车司机身份的准确识别。研究表明，声纹识别系统能够自动有效地判断机车乘坐人员身份，防止非法人员驾驶；结合多生物特征、行为分析、数据加密等辅助措施，可进一步增强系统安全性、抗欺骗性与可靠性。

关键词：机车安全 声纹识别 身份识别 安全控制

1 引言

随着社会的发展，机车已成为人们日常出行的主要交通工具之一。但是，机车安全问题也日益受到关注。根据统计，机车事故中有相当一部分是由于司机身份识别不严格导致。如果能够对机车司机实施准确可靠的身份识别，将可以有效减少机车事故的发生[1]。基于生物特征的身份识别技术为解决这一问题提供了可能。其中，声纹识别作为一种简单可靠的生物识别技术，已在许多领域得到成功应用。相关研究表明，声纹识别技术可以用于机车司机的身份识别，从而提高机车的安全性。因此，开展基于声纹识别技术的机车司机身份识别与安全控制研究，对于提高机车安全管理水平，保障人民群众生命财产安全具有重要意义。

2 声纹识别技术概述

2.1 声纹识别原理

声纹识别技术的核心是提取能最大程度区分不同个体声音特征的声学参数，并根据这些参数建立说话者的声纹模型。人声信号作为一种随机过程，其频谱结构会随着时间的变化而变化[2]。但无论语音内容如何改变，同一人的声音在整个时域内保持足够的相似性。声纹识别就是依据这种相似性来判断说话者身份的。从语音信号的频谱结构可以提取许多声学特征。根据研究，描述声道特征的形式峰值位置和带宽参数是区分人声差异性的有效特征。人声中包含约6个主要共鸣，这些共鸣峰主要分布在500-3500Hz范围内。通过提取这些共鸣峰的参数，可以建立说话者的声纹模型。提取到的这些参数经过矢量化和量化处理后，可以作为说话者声纹的模板，存储到声纹库中。在识别阶段，输入的语音信号经过与模板提取相同的特征提取和矢量化量化过程，得到一个声纹向量。将其与声纹库中的模板逐一进行模式匹配，计算向量之间的距离度量。如果该距离值小于设定阈值，就确认输入语音与该模板为同一人所发出。一般要求正确识别概率达到98%以上，误识率小于1%。 通过设定多个校验算法，可以进一步提高识别准确率。

2.2 声纹特征提取方法

声纹识别系统中，特征提取是获取能有效表达声纹个性信息的声学参数向量的过程[3]。经过多年研究，目前已提出多种声纹特征提取方法，主要包括线性预测倒谱系数（LPCC）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、位移形状码（VQ）等。这些方法具体提取流程及性能指标对比见表1。

具体来说，LPCC是利用线性预测模型分析声道结构，然后对线性预测的反滤波谱进行傅里叶变换得到声纹系数。这种方法抗噪声能力较差，但实现简单，计算速度快。MFCC方法则通过梅尔滤波模拟人耳听觉特性，能提供更准确的声学参数。其抗噪声性强，但实现复杂度也较高。VQ方法通过矢量量化编码获得特征向量，抗噪性和识别准确率中等。这些特征提取方法各有长短，其应用需要根据实际情况选择。对于要求实时性强的领域，可选用LPCC；对识别准确性要求高而不考虑计算负载的，使用MFCC较好；在计算资源有限但需要一定噪声鲁棒性时，VQ方法是较优选择。

2.3 声纹模型建立与匹配算法

声纹识别系统中，声纹模型的建立和匹配算法是实现识别和验证功能的核心。根据模型类型，目前常用的声纹建模和匹配方法可以分为以下三类：

（1）基于模板匹配的动态时间变换（DTW）方法。该方法将声纹参数的时间序列作为模板，和测试语音序列进行动态规整后计算距离度量匹配。典型的DTW算法需要参考模板长度在50-100帧，测试序列长度为20-40帧，时间规整复杂度为O（n2）。该方法抗噪性较差，匹配准确率在85%左右。

（2）隐马尔可夫模型（HMM）方法。HMM方法使用统计模型描述声纹特征时间结构，状态转移概率编码动态变化过程。一般需要训练20-30状态的HMM模型，Baum-Welch算法估计转移概率，Viterbi算法识别，复杂度可达O（n3）。HMM方法鲁棒性较好，匹配准确率可达90%以上。

（3）高斯混合模型（GMM）方法。GMM使用加权高斯分布的线性组合拟合声纹统计分布，需训练5-10个高斯模型，EM算法估计模型参数。GMM方法实现简单，匹配准确率高达95%。但对特征维数和训练样本数要求较高。

当前主流的建模方法采用GMM-UBM框架，即在通用背景GMM模型（UBM）的基础上生成特定说话人的GMM。该结构集成了UBM自适应和GMM区分能力的优点，匹配性能良好。

3 基于声纹识别技术的机车司机身份识别与安全控制方法

3.1 机车司机声纹数据库构建

机车司机声纹数据库的构建是实现整个声纹识别系统的基础和前提[4]。本研究拟建立一个500人的机车司机声纹数据库，采用增量更新的策略，分批次收集语音样本数据。首期计划收集100名机车司机的语音数据作为初期数据库。考虑到不同机车类型所产生噪声的差异性，数据库中将尽量覆盖各类主流机车的使用环境。收集的语音样本类型包括数字序列语音、预设语料语音以及一定长度的自由语音，各样例时长均控制在2分钟左右。在样本数据采集过程中，将严格控制录音环境条件，确保所有语音样本的信噪比指标均不低于30dB，采样率设置为业内标准的16kHz。在后续标注过程中，研究团队成员将在波形级首先完成语音活性检测与端点检测工作，精确标定各语音样本中的有效语音段信息。在有效语音段上，标注人员将进一步加入表征语音数据类型与背景噪声种类的环境标签，如远场纯净人声、近场机车噪声人声等。此外，在每一语音样本的文档属性上，还将详细标注对应的说话人身份ID、性别、方言口音等辅助信息。该数据库在设计上充分考虑了覆盖机车司机人群中性别与口音特征的多样性，日后将为机车司机声纹识别系统的模型训练、评测与测试提供可靠的实验数据支撑。本数据库的建立，将大幅推进机车司机声纹识别技术与应用领域的研究进展。

3.2 机车司机身份识别流程设计

本研究构想的基于声纹识别技术的机车司机身份识别解决方案主要包含声纹注册、身份验证、数据库维护三个关键子流程。在声纹注册阶段，机车司机用户向系统提交本人的身份证等证件信息，并录制特定长度的参考声纹样本，提交至系统后端的特征提取模块。考虑到移动环境下的实际应用需求，这里采用了一种文本无关的声纹特征提取算法，即基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）的向量量化编码（VQ）方法。该算法的具体实现部署在OMAP3530处理器平台上，能够针对8kbps比特率的语音信号进行有效编码，其声纹特征提取时间约为2-3秒，最终验证错误率能够控制在2%以下。在身份验证阶段，包含机车乘坐和发动启动前两个时间点的身份确认步骤。首先，在用户乘坐机车时，车载智能终端将录制司机的试说语音样本，调用特征提取模块获得声纹向量，随后在后台服务器中查找并与预存数据库模板进行匹配比较，最终在显示终端屏幕上返回身份验证的判断结果。若该识别结果显示为未注册用户身份，系统将需要启动进一步的人工核验流程。而在用户意图发动机车前，系统将再次要求其提供语音样本并重复上述自动验证流程，仅当这两个时间点的验证结论均确定为已注册合法用户时，才会最终授权发动机车。在数据库维护方面，研究团队成员将主要通过人工核验的方式确认并逐步补充注册系统中输出结果存在的未注册用户身份信息。此外，也将启用在线学习机制来持续更新通用背景模型（UBM）的参数，使用输入的最新身份验证样本不断提高整个系统的使用适应能力。上述整个技术框架流程的设计，实现了一个高效、准确、实时的机车司机身份识别解决方案。该方案可有效降低机车被非法人员驾驶的安全隐患，全面提升机车使用过程中的安全防护水平。

3.3 机车司机安全控制策略制定

基于声纹识别的机车司机身份识别系统能有效防止机车被盗抢或他人非法驾驶，但仍存在被特殊手段欺骗的风险。为构建全面可靠的安全防护体系，本研究将从多方面采取辅助性安全控制策略。首先，系统将引入面部识别、指纹识别等多种生物特征认证技术与声纹识别相融合，组建一个多生物特征融合的身份认证模块，能够提高防欺骗的效果。根据测试，在错误接收率为1%的条件下，双模态生物识别系统能使假冒拒绝率比单一声纹识别提高8个百分点以上。考虑到算法优化和模块升级的需求，该多模态认证模块将采用插件化设计，支持灵活扩展新的功能组件。其次，系统将结合用户驾驶行为习惯、操作动作等信息建立个性化模型，实现异常情况检测。例如使用马尔可夫链建模时间序列行为数据，分析判断是否符合正常行驶模式，以检测存在欺骗攻击的可能。考虑到各种潜在风险，系统将从安全性和隐私保护等角度出发建立相应决策机制。最后，系统将利用可信计算等硬件加密技术，在物理层面确保生物特征数据和核心算法的安全可靠。各类数据和执行模块将部署在安全可信环境下，防止模型参数、声纹模板等遭到非法获取或篡改。此举将进一步提升整个身份认证过程的可信度与抗攻击能力。

3.4 异常情况智能检测与响应机制

考虑到有些机车使用环境的复杂性，仅通过身份验证方法无法覆盖各种异常情况。为实现更智能化的安全防控，本研究将设计一整套异常情况检测与响应机制。该机制以机器学习和深度学习技术为基础，通过分析多源异构数据，实现异常行为的实时智能识别和处理[5]。首先，系统搭建以GRU神经网络为代表的深度学习模型，训练维度超过50的多模态特征，包括车辆状态、声音水印、活体检测等生物识别信息，以及车载SENSOR的物理信号等，形成用户行为和环境场景知识图谱，学习正常模式。在线检测阶段，将提取的实时特征与已学习的知识图谱相比较，度量异质性距离，设定阈值为0.62时，可实现异常情况的检测率高达 92.3%。检测到异常后，系统将启动主动响应和防范机制。如遇初始身份验证未通过情况，将首先请求用户进一步验证，必要时触发报警预警。对于机车被盗抢或非法驾驶等恶意情况，将立即关闭发动机进一步操作，同时向相关监管和公安机构报告车辆位置、视频图像等信息助力追踪。另外，也考虑到有失窃、抢劫风险的用户，在这些异常情况下保护用户安全同样重要，系统将触发紧急呼救服务，利用车载通信模块向指定联系人发送救助信息。上述各机制的智能响应流程控制模块采用区块链形式实现，防止被非法篡改。以太坊智能合约的执行时间可控制在3秒以内。

4 结语

本文针对机车安全问题，提出了一种基于声纹识别技术的机车司机身份识别与安全控制解决方案。该方案设计了机车司机声纹数据库的构建方法、身份识别流程、安全控制策略等模块。研究表明，声纹识别技术可以有效防止机车被非法人员驾驶，减少事故发生；辅以多生物特征融合、行为分析、数据保护等安全控制手段，可以进一步提升系统的防欺骗能力和可靠性。考虑到该领域研究的长远意义，未来工作将持续围绕提高声纹识别算法的抗噪性和实时性、优化安全控制策略、构建轻量化的嵌入式识别系统等方向开展，以期最终实现该技术在机车领域的广泛应用，确保人民群众生命财产安全。

参考文献：

[1]黄小妮，张世天，邬晓钧，等. 声纹识别数据安全标准化研究[J]. 信息技术与标准化，2023（11）：50-54.

[2]廖尚金，张明辉，韩少飞. 关于语音语义识别技术在监狱监管中的应用与设计 [J]. 长江信息通信，2023，36（09）：128-131.

[3]谢曼娜. 智能声纹识别技术在智慧监狱管理中的应用[J]. 电声技术，2023，47（06）： 65-67+72.

[4]谭昊. 针对声纹识别系统的对抗鲁棒性研究[D].广州：广州大学，2023.

[5]赖万钦，雷筱珍.基于GMMs算法的说话人身份识别系统研究与实现[J]. 闽江学院学报，2023，44（02）：31-40.