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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明涉及一种利用耳机内向麦克风的用户身份认证方法，属于移动计算应用技术领域。本方法利用耳机的内向麦克风捕捉牙齿咬合产生的骨传导声音，并从骨骼结构、咬合位置和咬合声音三个方面提取骨传导咬合声的独特行为生物特征，结合深度学习技术，通过设计一个暹罗神经网络来对用户身份进行分类，能够在感知能力有限的智能设备上获得准确认证结果。本发明仅依靠智能耳机中的内向麦克风接收声音信号即可实现对用户骨传导咬合声音的监测。采用环境及运动干扰去除算法，不易受环境噪音的干扰，增强了方法的环境鲁棒性。本发明具有很高的安全性，成本低、抗干扰性强、用户体验好，适用于大部分的应用场景。

主权项：1.一种利用耳机内向麦克风的用户身份认证方法，其特征在于，包括以下步骤：首先对原始声音信号进行处理，包括对原始的声音信号进行数据标准化、去除空气传导环境噪声和频率选择；然后，利用基于频域方差方法分割骨传导咬合声音事件，包括以下步骤：首先，利用频域方差捕捉骨传导声音事件，将声音信号的频谱分成若干个频段，并采用基于频域方差的事件检测方法；然后，检测每个骨传导声音事件的开始点和结束点；采用双阈值方法，为开始和结束位置分别设置阈值为T1和T2；将每个时刻的频域方差与阈值进行比较，交替搜索骨传导声音事件的开始和结束位置，从而分割出每个骨传导声音事件；最后，统一事件长度，选择两个开始点中小的一个作为两个事件的新开始点，选择两个结束点中大的一个作为两个事件的新结束点；之后，去除非咬合事件的干扰，包括去除进食干扰、人体说话干扰和步行干扰；然后，从咬合骨传导声音中提取行为生物特征，包括以下步骤：第一步：提取骨骼频散特征，从牙齿咬合产生的骨传导声音中提取骨骼的频散特征，计算2个耳机收集到的声音信号波形中相邻两个过零点之间的距离，这些距离构成的序列被视为与骨骼物理特性相关的骨骼频散特征；第二步：提取咬合位置特征；用户选择任何位置的牙齿来完成咬合行为进行注册；将2个麦克风接收到的两个骨传导咬合声音之间的延迟作为位置特征；首先将骨传导咬合声音数据分成5个频带，然后计算每个频带下2个麦克风接收信号的互相关性，最后得到两个麦克风接收信号之间的互相关序列作为咬合位置特征；第三步：提取包含在骨传导咬合声音中的音频特征；计算每个骨传导咬合声音事件的梅尔倒谱系数MFCC特征，得到2幅MFCC灰度图像，将2幅图像合并成1幅双通道图像；最后，进行用户注册及登录。

全文数据：

权利要求：

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