基于声纹识别技术的移动通信监听方案_数学_自然科学_专业资料
为加强对犯罪的侦破和控制，各国都在传统的侦查手段之外规定了新的侦查手段，并从程序上对这些手段进行规范。
对移动通信的监听正是在这种背景下提出的。
现有的通信监听系统有针对特定号码的合法监听系统和电话录音监听系统 。
前者因不易获得犯罪嫌疑人的通话号码而导致使用范围受限，后者只针对局部通信网络，监听范围有限，因此，在犯罪的侦查上，两者均有不足之处。
声纹作为人特有的生物特征之一，常常在各种不同的场合用于身份的认证。
为了弥补以上两者通信监听方式的不足，考虑把声纹识别的技术应用于整个通信 网络的监听，只要犯罪嫌疑人通过电话通话，就能被识别出来并进行监听，再利用相应的定位和追踪技术，可以更有效地抓捕犯罪嫌疑人，从而更好地打击 重大的犯罪活动，为国家安全和社会稳定提供有力的保障。
本文依照以上思路，以现有警用监听接口为基础，在技术理论层面设计了利用 声纹识别技术的移动通信监听方案，并估算了整个方案的硬件成本。
1 声纹识别技术简介 声纹识别又称说话人识别，以说话人的语音为主要研究对象。
声纹识别大致可以分为 2 种:说话人辨认和说话人确认。
前者用于判断某一语音是若干说话人中的哪一个，后者用于确定某一语音是否是指定的某人所说。
声纹识别的基本原理如图 1 所示。
提取每一个说话人的声纹特征参数，经训练 建立一个能够描述其声纹特征的说话人模型，作为说话人的标准模型。
对于待 识别的测试语音，提取其声纹特征参数，再与标准模型进行匹配，从而实现判别说话人身份的目的。
如图 1 中所示，预处理是语音信号的前期处理，主要包括采样与量化、预加重、 端点检测、分帧和加窗等。
特征参数主要有 2 种:一种是人类固有的语音特征比如基音周期和共振峰等;另一类是动态特征，比如倒谱及其差分，常用的倒谱系数有线性预测倒谱系数(Liner Predictive Cepstrum Coefficient，LPCC)和梅尔频率倒 谱 系数 (Mel-FrequencyCepstrum Coefficnts，MFCC)。
模式匹配是获得说话人特征参数后，经过一定的模型训练形成说话人的模型，利用待测说话人的模型与模型库中的某一特定模型获得最佳匹配。
目前，实际使用的比较常用的模式匹配方法有隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model， HMM)和人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANN)等。
经过模式匹配 后就可以找到待测说话人与模型库中的最佳匹配模型，从而可以辨认出说话人的身份。
如今，声纹识别技术早已被广泛应用于身份鉴别、电话银行和信息服务等领域。
文献中提到声纹识别技术已经应用到自动提款机、电话银行等不同的场合。
声 纹识别同时也支持 GSM、WCDMA、固话等跨信道和网络通信等复杂环境下的识别，因此可以把声纹识别技术应用到移动通信系统中。
2 GSM 通信系统及警用监听接口 GSM 数字蜂窝移动通信系统是目前应用最成熟、最广泛的通信系统之一。
通过 GSM 系统的介绍可以知道声纹识别系统的接入位置，声纹识别在移动通信中监听的方案则可以通过对警用监听接口进行重新的设计，所以下面主要介绍 GSM 通信系统和警用监听接口。
GSM 系统是由若干子系统或功能实体组成。
其中有基站子系统(Base Station Subsystem，BSS)、网路子系统(Network Subsystem，NSS)、操作支持子系统(OperationSubsystem，OSS)、移动 台 (Mobile Station，MS)等。
其中，MS、BSS 和 NSS 组成了 GSM 系统的实体部分。
NSS 中的移动业务交换中心(Mobile Switching Center，MSC)是整个 GSM 网络的核心部分，MSC 可以直接提供接口功能把移动用户与移动用户、 移动用户和固定网用户互相连接起来。
图 2 中的 A 接口，定义为 NSS 和 BSS 之间的通信接口，也就是 MSC 与基站 控制器(Base Station Controller，BSC)之间的互连接口。
它传送的信息包括对 移动台及基站的管理、移动性及呼叫接续管理等，可以通过 A 接口获得所有人 通话的语音数据，也即可以在 A 接口处采集到所有通话的语音数据。
对于移动 业务本地网，由于 MS、BSS 位于移动业务本地网的较底层，处于同一业务网 下 2 个用户通话，通话信道都需要经过 NSS，也即经 MSC/VLR。
对于全国的整个 GSM 通信系统来说，处于不同业务网下的 2 个用户通话，还是需要经过 各自的 NSS，即 MSC/VLR，MSC/VLR 是不同用户间通话的通话信道必经之所，所以可以在 MSC 侧的 A 接口利用数据采集设备采集到所有通话的语音数据。