電腦和網際網路的誕生,讓人們的生活越來越便利。而隨著行動裝置的快速發展,人類的生活方式更是產生了非常大的變革,不僅需要的資訊,信手拈來便可以獲得;許多企業所提供的新興商品與服務交易,更是在彈指之間便可以順利完成。因此,如何在網際網路上提供使用者方便、快速、彈性、可靠的身份驗證,並免除使用者記憶及輸入一大堆用戶名稱及密碼的負擔,便成為一個重要的課題。本研究結合了關鍵詞驗證和語者驗證技術,讓使用者不需要記憶及輸入冗長與煩雜的資訊,只要對著智慧型行動裝置說話,身份辨識系統便可以在網際網路的環境中對使用者來進行身份驗證。我們以隱藏式馬可夫模型和高斯混合模型分別實作了關鍵詞驗證模組與語者驗證模組,並以分散式架構實作出雲端即時身份辨識系統。我們以TCC-300語料進行語者模型參數和訓練流程的調校實驗,以改進語者驗證效能的訓練流程;並對背景語者篩選方法及性別相關模型進行實驗,探討不同條件下的系統設計方法。實驗的結果顯示,在語者模型之混合數設定為15、迭代次數設定為10,背景語者的數目設定為50人的情況下,F值可以達到0.9875,展現出不錯的效能。 |