面向数字版权管理的声纹辅助认证系统

摘要

本文针对传统数字版权管理系统中存在的由于密钥容易丢失和遗忘而造成用户使用不便、非法用户对密钥的窃取和伪造、以及合法用户主动泄漏密钥造成信息提供商在知识版权方面权益的丧失等问题，构建了一种针对对等网络（Peer-to-Peer，P2P）数字版权管理的声纹辅助认证系统。该系统采用随机数字文本提示的方式，进行说话人确认以及基于语音内容的信息确认，并采用SVM模型进行融合判决；针对说话人语音内容不匹配时存在的误识率较高的问题，进一步提出了SVM模型加单字阈值级联 融合判决的方法。实验表明，SVM模型加单字阈值级联融合判决能有效降低误识别率，同时误拒绝率也有所降低。将该方法用于数字版权管理的声纹辅助认证中，一方面保证了系统的安全性（误识别率极低），同时也保证了系统的便利性（误拒绝率较低），有效地提高了系统的方便性、可靠性和适用性。