将语言和声学信息融合在一起,用于自动化法医音箱比较
E K Sergidou1, Rolf Ypma2, Johan Rohdin3
1Netherlands Forensic Institute, PO Box 24044, 2490 AA The Hague, the Netherlands; University of Amsterdam, Science Park 904, 1098 XH Amsterdam, the Netherlands.
Science & justice : journal of the Forensic Science Society
|September 14, 2024
概括
结合声学和语言分析,提高了扬声器验证的准确性,特别是在杂的电话中. 这种融合方法在概率比率框架内增强了法医证据的报告.
科学领域:
- 法医科学 法医科学 法医科学
- 计算语言学 计算语言学
- 生物识别信息 生物识别信息
背景情况:
- 扬声器验证对于法医语音归因至关重要.
- 目前的方法依赖于使用深度神经网络的听觉,声学和自动化系统.
- 语言分析,特别是频繁的单词使用,提供了补充信息.
研究的目的:
- 调查声学和频繁的基于单词的语言分析的融合,用于扬声器验证.
- 确定在概率比率框架内结合这些分析的最佳方法.
- 在各种条件下评估核聚变的有效性,包括噪音数据.
主要方法:
- 开发了三种融合方法:支持矢量机 (SVM),双变量正常分布和声谱集成.
- 使用FRIDA数据集和FISHER数据库进行方法应用.
- 使用日志概率成本 (C_llr) 和等错率 (EER) 评估性能.
主要成果:
- 声学和语言特征的融合可以显著提高扬声器验证性能.
- 聚变的好处在具有挑战性的条件下尤其明显,例如在背景噪音下拦截电话.
- 选择的融合方法会影响整体效率.
结论:
- 将现代声学系统与频繁的词分析相结合,为扬声器验证提供了宝贵的增强.
- 概率比率框架有效地整合了声学和语言模式的证据.
- 这种综合方法加强了法医语音识别的可靠性,特别是在现实世界中.
