一种语音考勤系统技术方案

本发明专利技术公开了一种语音考勤系统，利用声纹识别独特的优势，准确的实现考勤，无论在考勤速度还是在准确性上都达到要求，各功能模块也都正常工作，很好地利用了声纹识别原理及其技术，根据用户需求进行系统需求分析，并建立设计目标及原则，实现了学生考勤数据采集、查询过程的自动化、学生教师出勤考核等功能。本发明专利技术各功能模块满足了对学生自动化管理的基本要求，更好地适应高校学生课堂考勤的管理制度，准确无误地记录学生的考勤情况，自动汇总统计，提供复杂的任意组合查询和所见即所得的自由报表设计，为考勤的奖惩参考提供科学依据。

【技术实现步骤摘要】
一种语音考勤系统
本专利技术涉及计算机
，特别是涉及一种语音考勤系统。
技术介绍
科学的考勤管理不仅是各项经营管理计划得以落实的保证，而且有利于提高工作效率，是搞好各项工作的前提和保障。传统的课堂考勤管理都是靠人员管理，不但管理工作量大，而且人为因素较多，从而效率低下。随着技术发展，各种智能型卡类考勤系统不断出现，但同样存在诸多缺点，如代打卡现象、不断卡成本投入、考勤信息不能及时更新等。给管理者带来了诸多的不便，因此已不能满足课堂教学管理的需求。随着科技水平的提升和声纹识别技术的不断发展，一种建立在声纹识别技术基础上的考勤系统已逐渐成熟，现已被广泛用于各种领域。网络声纹考勤系统彻底摒弃了人工统计管理的落后手段，克服不规范的出勤考核行为，解放考勤管理人员繁重的汇总统计工作，从而大大提高了工作管理效率。此外系统还具有灵活的排版功能和丰富的管理功能，处理各种突发异常情况，节约了系统的运用成本，只需拖动鼠标，各种复杂的报表即可完成设置；并且还有利于学生的人身安全，那种几天不来没人知道的情况将不复出现。同时，对本专利技术做适当的修改，就能满足考试监考管理的业务功能，从而能够很好地适应各类学校课堂教学考勤的管理制度。声纹是指通过专用的电声转换仪器将声波特征绘制成的波谱图形，它是各种声学特征图谱的集合。声纹是人体的一张“身份证”,是长期稳定的特征信号。声纹识别是把未知人语音材料与己知人语音材料分别通过电声转换仪器绘成声纹图谱，再根据图谱上的语音声学特征进行比较和综合分析，以得出两者是否同一的判断过程。声纹识别有着十分广阔的应用前景，在世界范围内正广泛应用于金融、证券、社保、公安、军队及其他民用安全认证等领域。目前，中国市场尚属启动阶段，其发展空间更为广阔。声纹识别的内涵声纹识别广义上分为语音识别和说话人识别两种。语音识别是根据说话人的发音辨认其所说的语音、音节、单词或单句，这就要排除不同说话人的个人特色，找出代表各个语音单位的共性特征。说话人识别是根据语音来辨认说话人，而并不考虑声音的内容和意义，这就需要分离出每个个体的特性。目前，普遍意义上声纹识别的概念是指说话人识别。说话人识别包括说话人辨认和说话人确认两个方面。说话人辨认是一对多的分析过程，即判断出某段语音是若干人中哪一个所说，主要应用于刑侦破案、罪犯跟踪、国防监听、个性化应用等。说话人确认是一对一的确定过程，即确认某段语音是否属于指定的某人，主要应用于证券交易、银行交易、个人计算机声控锁、汽车声控锁、身份证、信用卡等。识别的核心是预先录入声音样本，并提取每个样本独一无二的特征，建立特征数据库，使用时将待检声音与数据库中的特征进行匹配，通过分析计算来实现说话人识别。声纹识别的原理是先进行特征提取，然后模式匹配。特征提取是提取声音中能够反映个体信息的基本特征，这些基本特征必须能够准确、有效地区分不同的发声个体，且对于同一个体，这些基本特征应具有稳定性。目前的声纹识别系统主要依靠较低层次的声学特征进行识别。这些声学特征主要有以下几个方面：(1)语音信息通过滤波器组输出，以合适的速率对输出进行抽样得到谱包络特征参数；(2)基于发声器官如声门、声道和鼻腔的生理结构提取的特征参数,如基音轮廓、共振峰频率带宽及其轨迹等；(3)以线性预测导出的特征参数,如线性预测系数、自相关系数、反射系数等；(4)模拟人耳对声音频率感知的特性而得到的听觉特性参数，如Mel倒谱系数、感知线性预测等。随着对声纹识别应用范围的不断扩大，以及对系统准确性要求的不断提高，只考虑较低层次的声学特征并不能满足要求，这就需要同时考虑高层次的特征信息，如语速、语法、韵律、语种、方言、特性发音、特性词、信道(声音信号获取的渠道)等。对于这些高层次的信息，最关键的问题是选择，同时要针对具体情况来决定。例如对于信道这一特征来说，在刑侦破案方面，就希望不采用，即希望信道对识别不产生影响，从而使得录音等间接手段获得的声音能够成为帮助破案的证据；而在银行交易中，就希望采用，也就是希望信道对识别产生影响，这样才能剔除录音等恶意行为带来的危害。因此，在声纹识别过程中，必须根据实际情况，安排不同特征参量的组合，以提高实际系统的性能，当各组合参量间相关性不大时，会得到更好的识别效果。模式匹配是声纹识别的关键技术：声纹识别技术的关键在于对各种声学特征参数进行处理，并确定模式匹配方法，主要的模式匹配方法为：(1)概率统计方法：声音信息在短时内较为平稳，通过对稳态特征如基音、声门增益、低阶反射系数的统计分析，可利用均值、方差等统计量和概率密度函数进行分类判决。这种方法不用对特征参数在时域上进行规整，适合与文本无关的声纹识别。(2)动态时间规整方法：说话人信息不仅有稳定因素(发声器官的结构和发声习惯等)，也有时变因素(语速、语调、重音和韵律等)，将识别模板与参考模板进行时间对比，按照某种距离测定得出两模板间的相似程度。(3)矢量量化方法：把每个人的特定文本编成码本，识别时将测试文本按此码本进行编码，以量化产生的失真度作为判决标准，具有识别精度高、判断速度快的特点。(4)隐马尔可夫模型方法：隐马尔可夫模型是基于转移概率和传输概率的随机模型，它把语音看成由可观察到的符号序列组成的随机过程，符号序列则是发声系统状态序列的输出。识别时，为每个发音个体建立发声模型，通过训练得到状态转移概率矩阵和符号输出概率矩阵。识别时计算未知语音在状态转移过程中的最大概率，根据最大概率对应的模型进行判决。这种方法不需要时间规整，可节约判决时的计算时间和存储量，目前已被广泛应用；缺点是训练时计算量较大。(5)人工神经网络方法：人工神经网络在某种程度上模拟了生物的感知特性，是一种分布式并行处理结构的网络模型，具有自组织和自学习能力、很强的复杂分类边界区分能力以及对不完全信息的鲁棒性，其性能近似理想的分类器；缺点是训练时间长，动态时间规整能力弱，网络规模随说话人数目增加时可能大到难以训练的程度。声纹识别技术的发展、现状及前景是广阔的；身体在讲话时使用的器官--舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔，在尺寸和形态方面每个人的差异很大，这就使每个人的声音特征具有与其他人不同的唯一性和一定时期内不变的稳定性。虽然模仿他人的声音在一般的人耳听起来可能极其相似，但如果采用声纹识别技术进行识别，就能显示出巨大的差异，因此，无论是多么高明、相似的声音模仿都可通过声纹识别技术辨别。声纹识别技术是在20世纪中期在美国提出的，最早进行此项技术研究的是美国贝尔实验室的劳伦斯克斯特，他对一百多名健康人的上万个声纹图进行了分析鉴定，准确率达到99.65％。中国的声纹识别技术起步较晚，在20世纪90年代才开始进行正式的研究，目前进行相关研究的有北京大学、清华大学、中国科学院声学研究所以及一些政法部门。现在，在世界范围内，声纹识别技术己应用于如金融、证券、刑侦、以及其他民用安全认证系统等诸多领域。尤其是在安全认证方面，声音不涉及隐私问题，相关设备造价低廉，利用声纹进行身份识别是自然又经济的方法，使用者接受程度相对较高。例如银行、证券系统的密码可用声音来代替，即利用声纹技术，使声音转化为密钥，这样人们不需要记住复杂的密码，也不需随身携带钥匙、智能卡之类的东西。另外，在电话勒索一类的案件中，最容易本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种语音考勤系统，其特征在于，包括考勤机管理模块、声纹采集模块、声纹识别模块，数据存储模块、教学管理模块、考勤查询模块、数据信息管理模块、考勤登记查询模块和系统管理模块：所述的考勤机管理模块，用于考勤机进教室前的初始化测试；所述的声纹采集模块，用于采集教师、学生的声纹，采集的声纹存入数据存储模块；所述的声纹识别模块，将采集的声音通过讯飞语音接口提取相应声纹参数，与数据存储模块存储的声纹比较，一致则识别成功，否则识别失败；所述的数据存储模块，用于存储声纹数据和考勤数据；所述的教学管理模块，用于确定教师、学生的课程信息，确定各课程班学生的学期考勤汇总，每个学生可以对应多个课程班，主要由学生本学期所修的课程决定、管理各课程班的课表信息、设置课次的名称及上下课时间；所述的考勤查询模块，用于对学校学生考勤信息进行查询和统计；所述的数据信息管理模块，用于完成系统基础信息的设置；所述的考勤登记查询模块，提供了学生、学生家长、上课教师、行政管理人员、系统管理员等不同角色，其中家长角色与具体的学生相对应可以浏览相应学生的考勤及请假信息；所述的系统管理模块，用于系统环境设置、用户权限设置及数据、系统维护、管理员权限、用户密码和功能权限的设置和修改、数据备份与恢复。...

【技术特征摘要】
1.一种语音考勤系统，其特征在于，包括考勤机管理模块、声纹采集模块、声纹识别模块，数据存储模块、教学管理模块、考勤查询模块、数据信息管理模块、考勤登记查询模块和系统管理模块：所述的考勤机管理模块，用于考勤机进教室前的初始化测试；所述的声纹采集模块，用于采集教师、学生的声纹，采集的声纹存入数据存储模块；所述的声纹识别模块，将采集的声音通过讯飞语音接口提取相应声纹参数，与数据存储模块存储的声纹比较，一致则识别成功，否则识别失败；所述的数据存储模块，用于存储声纹数据和考勤数据；所述的教学管理模块，用于确定教师、学生的课程信息，确定各...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴双竞，
申请(专利权)人：安徽金猫数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34