2021, Vol. 30
声纹识别是生物识别技术的一种, 是计算机技术与声学、生命科学综合研究的产物之一. 与传统的身份识别技术相比, 以声纹识别、指纹识别为代表的生物识别技术具有防遗忘、防盗等特点, 并且在实际应用过程中更加方便、可靠. 生物识别技术的相关研究早已进行, 但受限于软硬件技术并不发达, 生物识别技术一直难以达到实际应用的标准. 但随着人工智能等计算机技术的高速发展, 生物识别技术取得了长足的进步, 并已广泛应用于金融、公共安全、军队国防等领域. 其中声纹识别技术由于其声纹特征采集较为方便, 在远程认证过程中具备独特优势, 并且相对于人脸识别、指纹识别等识别方法, 其对隐私的侵犯性更低更容易使用户接受, 正受到越来越多的关注.
声纹识别是指根据说话人声音中独特的声学特征自动辨别说话人身份的一种身份认证方法. 从应用场景分析可以将其分为, 说话人确认与说话人辨认两类, 其中说话人确认是一对一的判断关系, 即判断某段语音是否为指定人所发出; 而说话人辨认是一对多的选择关系, 即判断某段语音是若干说话人中哪一个所发出的. 从技术角度考虑通常可以将其分为文本相关的声纹识别方法与文本无关的声纹识别方法两类. 文本相关的声纹识别方法在训练、注册与识别阶段均需根据指定的文本内容进行发声, 该方法通常可以得到较好的识别效果但是需要用户严格按照规定文本进行发声, 灵活性较差. 文本无关的声纹识别方法没有对文本的依赖, 在应用过程中更加灵活方便, 但是其建模较为困难, 识别的准确率尚待进一步提升[1].
声纹识别一般由数据预处理、声学特征提取、模型构建、模型训练、说话人注册以及打分决策等部分组成, 流程上则可以将其分为模型训练、说话人注册以及说话人识别3个阶段, 如图1所示[2].
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图 1 声纹识别流程图 |
近年来, 随着人工智能技术以及计算机软硬件理论的快速发展, 深度学习理论被广泛应用于声纹识别领域, 声纹识别的性能得到进一步提高. 如: 2014年, Variani等提出了利用全连接神经网络构建深度声纹特征提取网络的声纹方法[3]; 2015年, Heigold等提出了基于单层LSTM且文本相关的声纹识别方法[4]; 2017年, Nagrani等提出了基于VGGNet的声纹识别方法[5]; 2018年, Chung等提出了基于深度残差网络以及对比损失的声纹识别方法[6]. 通过对上述研究进行分析可以发现, 近年来提出的声纹识别方法大多存在着空间特征与时序特征只取其一, 忽略了语音片段同时包含空间特征与时序特征的问题; 例如, 文献[4]仅考虑了语音片段的时序特征而忽略了空间特征, 而文献[5,6]则仅考虑了空间特征而忽略了时序特征. 本文在文献[4]与文献[6]的基础上提出了基于ResNet-LSTM且与文本无关的声纹识别方法, 该方法采用ResNet和LSTM作为深度语音特征的提取网络, ResNet部分和LSTM部分分别用于提取声纹中的空间特征和时序特征, 结合了ResNet与LSTM的优点, 最终的实验结果显示, 本文提出的声纹识别方法相对d-vector与VGGNet性能上均有不同程度的提升.
1 深度神经网络 1.1 卷积神经网络卷积神经网络的概念起源于20世纪60年代, 首次提出了感受野的概念, 学者对猫的视觉皮层细胞研究发现, 每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像, 即感受野. 20世纪80年代, 日本科学家提出了神经认知机的概念, 该结构包含了S-cells和C-cells相当于卷积层和池化层, 被认为是当代卷积神经网络的原型. 1998年, LeCun首次提出了可以多层训练的网络结构——LeNet5, 并将BP算法应用至该网络结构的训练过程中, 形成了当代卷积神经网络的雏形[7]. 虽然LeNet5的提出是里程碑式的创新, 但是受限于计算机硬件计算能力的落后以及非常高的训练成本, 卷积神经网络一直难以媲美传统的统计学习方法, 并一直处于学术界的边缘. 直至2012年Hinton等提出了全新的AlexNet网络结构, 其在AlexNet中引入了全新的深层结构以及Dropout方法, 将ImageNet图像识别大赛的错误率降至15%, 颠覆了图像识别领域[8]. 随后的几年中卷积神经网络在图像识别领域中得到了广泛的研究与应用, 各种优秀的卷积神经网络结构相继被提出, 如: Inception-V4[9]、VGG[10]、ResNet[11]、DenseNet[12]等.
1.2 循环神经网络循环神经网络是一类主要用于处理时间序列的神经网络结构, 其在语音识别、股票预测、轨迹预测等领域皆有所应用. 其主要特点在于神经元在某个时间点的输出可以再次作为神经元的输入, 这种串联结构非常适合处理时间序列问题, 可以相对保持序列数据中上下文的依赖关系. 针对循环神经网络的研究最早可追溯至上世纪90年代, 在长达20年的发展历史中诞生了多种循环神经网络结构. 如: 1997年, Hochreiter等提出了长短期记忆循环神经网络(LSTM), 其在原始RNN的基础上做了改进, 改善了长距离的上下文依赖问题[13]; 2000年, Gers等提出了带有遗忘门的长短期记忆循环神经网络[14]; 2005年, Graves等提出了双向长短期记忆循环神经网络[15]; 2014年, Cho等提出了GRU循环神经网络等[16].
2 基于ResNet-LSTM的声纹识别方法 2.1 ResNet自2012年AlexNet卷积神经网络提出以来深度卷积神经网络已经成功应用于图像识别、语音识等多个领域, 研究人员认识到通过增加网络深度可以有效地提高卷积神经网络的性能, 但是随着网络深度的不断增加, 却出现了难以解决的梯度消失和梯度爆炸问题, 导致深度卷积神经网络在训练阶段难以得到收敛. 并且研究人员还发现随着网络深度的不断增加, 网络的退化问题愈加严重, 导致分类性能愈来愈差. 对此, He等在Highway网络的基础上提出了基于残差结构的卷积神经网络——残差网络(ResNet), 相对于Highway网络深度残差网络不仅缓解了深度卷积神经网络训练过程中梯度消失和梯度爆炸的问题并且大大提升了网络的性能, 在性能和训练速度上均获得了较大了提升, 成为了近年来极具影响力的一种深度卷积神经网络结构[17].
深度残差网络一般由多个残差块构成, 其中标准残差块如图2所示通常由卷积层(Conv)、批量归一化层(BN)以及非线性激活层(ReLU)堆叠而成. 在普通的神经网络训练过程中, 目标是学习得到最优映射函数
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图 2 残差块结构图 |
2.2 LSTM
自上世纪循环神经网络提出以来在深度学习领域得到了广泛的应用, 循环神经网络的设计初衷是为了学习时间序列问题中的长期依赖性, 实践也证明循环神经网络在处理该问题上有着很好的表现, 但同时也有大量实验表明标准的循环神经网络因其迭代性将导致训练过程中出现梯度消失以及梯度爆炸问题. 为了解决此问题, Hochreiter等提出了长短期记忆循环神经网络(LSTM)[13], LSTM也因此成为了实际应用中较为广泛的循环神经网络模型之一.
对比于标准循环神经网络简单的隐藏单元, LSTM引入了门的概念并具有更复杂的隐藏单元结构, 其中隐藏单元一般由输入门i、遗忘门f以及输出门o构成, 如图3所示. LSTM对信息的存储和更新由门控部分实现, 门控可以视作一个包含了Sigmoid激活函数和点乘运算的全连接层. 门控操作可以公式化为:
| $g(x) = \sigma (Wx + b)$ |
其中,
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图 3 LSTM单元结构图 |
2.3 ResNet-LSTM深度特征提取网络
已知深度残差网络相对于传统的深度卷积神经网络在缓解了网络训练过程中梯度爆炸以及梯度消失问题的同时提高了网络的特征提取能力, 因此在本文中采用了深度残差网络作为声纹空间特征的提取网络. 本文采用的实验数据均为时长1 s的短语音片段, 虽然极短的语音片段通常难以包含具有语义上的上下文内在关系, 但时长1 s的语音片段经过本文的Fbank特征提取操作后将会获得具有99帧的Fbank特征, 其本质上依然是一个时间序列. 因此本文在提取声纹深度空间特征的同时进一步利用LSTM循环神经网络进行帧级别的时序特征的提取, 最终获得了同时具备空间和时序特征的深度声纹特征.
本文的深度特征网络结构上分为两部分, 分别为ResNet残差网络部分以及LSTM长短期记忆循环神经网络部分. 其中ResNet残差网络部分由两个卷积层以及6个标准残差块构成, LSTM长短期记忆循环神经网络部分由两个LSTM层构成, 详细网络结构如表1所示.
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表 1 ResNet-LSTM网络结构图 |
2.4 等错误率
等错误率(Equal Error Rate, EER)是常见的模型评价指标之一, 常用于声纹识别、指纹识别、人脸识别等领域, 与错误拒绝率以及错误接受率密切相关. 对于二分类问题, 可以将其实际分类与预测分类的组合划分为表2.
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表 2 实际分类与预测分类的组合划分 |
错误接受率(False Acceptance Rate, FAR)指本不该接受的样本中接受的比例, 公式为:
| $FAR = \frac{{FP}}{{FP + TN}}$ |
错误拒绝率(False Rejection Rate, FRR)指本不该拒绝的样本中拒绝的比例, 公式为:
| $FRR = \frac{{FN}}{{TP + FN}}$ |
等错误率为判断阈值为某一值时, 错误接受率与错误拒绝率相等时的值, 此时错误接受率、错误拒绝率、等错误率三者相等.
3 实验与分析 3.1 数据选择与处理本文采用AISHELL-1开源数据集作为本次实验的训练与测试数据, 该数据集包含了来自中国各地具有不同口音的400位说话人, 其中训练集340人、验证集40人、测试集20人, 总时长达到了178小时. 由于ResNet-LSTM网络中全连接层对数据输入形状有严格要求以及为了避免静音片段对网络识别能力的影响, 本文对原始数据进行了静音抑制与等长切分的预处理操作. 在未经处理的原始语音数据中存在较多的静音片段, 若不加处理对声纹识别系统将会造成严重的干扰, 影响系统的识别能力, 因此在本文中首先对原始数据进行静音抑制操作, 紧接着为了保证输入数据的大小一致对静音抑制后的语音数据进行长度1 s的等长切分, 在后续的模型训练以及模型测试过程中都将针对1 s时长的语音片段进行. 数据预处理过后紧接着是声纹特征提取操作, 本文提取了64维的Fbank特征并计算其一阶差分(delta_Fbank)和二阶差分(delta_delta_Fbank), 按照Fbank、delta_Fbank、delta_delta_Fbank的顺序对其进行堆叠, 形成一个类似于彩色图片的三通道矩阵, 最终获得的输入数据形状为
本文采用了具有NVIDIA GTX1080Ti高性能显卡的专业服务器, 并搭建了包括TensorFlow-GPU 1.15.0、Keras 2.3.1、CUDA 10.0.130、cuDNN 7.6.5的开发环境. 实验中, 在训练阶段采用交叉熵损失作为代价函数, 以及动量为0.99、初始学习率为0.005、衰减率为0.0001的随机梯度下降, 训练的总迭代次数(epochs)为40, batch_size为32. 在说话人注册阶段, 每个人随机选取了5个语音片段并取其均值作为说话人注册向量. 在测试阶段, 计算待识别语音的深度说话人嵌入与注册向量之间的余弦相似度作为相似性评分, 评分越高则判断两段语音的声纹越相似.
3.3 实验结果与分析本文以D-vector、VGG为本文的基线方法, 并针对本文提出的网络结构进行了消融实验, 以验证残差网络与LSTM循环神经网络结合的网络结构的积极作用. 本文在实验中采用等错误率(EER)作为本次实验的评价指标, 并利用DET曲线可视化比较各模型性能的差异, 详细对比了模型间的等错误率(表3所示)以及DET曲线(图4所示).
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表 3 测试集等错误率 |
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图 4 DET曲线 |
由表3以及图4可以得到在声纹识别问题中, 本文提出的基于ResNet-LSTM的声纹识别方法明显优于基线方法中的声纹识别方法, 等错误率降低至1.196%, 相对于对比实验中的各种声纹识别方法下降了0.67~3.6%.
4 结语本文提出了一种基于ResNet-LSTM的声纹识别方法, 该方法首先采用深度残差网络进行声纹空间特征的提取操作, 其次利用LSTM循环神经网络进行时序特征的提取, 结合了卷积神经网络与循环神经网络的优点. 本文通过实验证明了该方法的有效性, 与基线方法中的声纹识别方法相比, 本文提出的声纹识别方法大大降低了声纹识别的等错误率, 提高了声纹识别的准确率. 后续将进一步研究特征融合、模型融合等方法, 进一步提高声纹识别方法的识别性能.
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