1、“.....依旧须采用原程序。在实际鉴定中，可先用语图特征参数自动化筛选工具进行筛选，如果经反复调节偏差阈值依然无法获得理想的筛选结果时，则要切换回原程序，采取传统的听辨方法寻找特征语图特征参数自动化筛选技术之前，须开展些基础研究。先要对大量的符合同认定条件的特征音段的各项参数的稳定性进行分析，选择稳定性较强的参数作为筛选条件其次应对这些参数的偏差程度进行统计，得出较合理的参数偏差闽值，作为筛选依据。依据这些研究的结果，再进行相应的开发工作。须注意的事项参数偏差阈值的设定筛选参语音同认定难点分析及解决对策论文原稿的特征音段进行特征比对。新程序与原程序对比新程序的比对的环节就是原来看和测量环节的合并，其工作内容相同而核的对象是经筛选的成对音段，相比原来的找，难度和工作量都明显减轻......”。

2、“.....此环节定要快速而高效，才能实现新程序优势。见图。新程序的关键技术筛须对检材和样本语音进行完整而全行标记。这可以在定程度上提升鉴定工作效率，但是，目前的技术并无法替代人耳对调音音质进行自动分辨，仍需要鉴定人逐对自动标记的音素进行听辨，工作依然繁重。语音同认定难点分析及解决对策论文原稿。语音同认定难点的解决方案思路我们解决语音同认定难点的思路是，调整声谱比对的各环节，构建新的声谱比对工作程序者借鉴。手印鉴定中的难点对策及启发如前所述，语音同认定的主要难点存在于寻找特征音段的环节，其与手印鉴定中分析确定检材手印的留痕部位的环节很相似。工作量大。语音同认定的过程中，鉴定人须在检材语音中选择录音质量较好且含有不同元音音素的音段进行标注，正常人的语速平均每分钟约个音节......”。

3、“.....通过对其声纹特征的监测比对和综合评断，判断者是否为同人语音的技术。根据相关标准，语音同认定应按以下流程进行。对检材和样本进行记录标识及加载对检材和样本进行分别检验对检材与锁智能语音技术等得到越来越广泛的应用，为大众的日常生活和各行业的运转提供了便利的交互手段和高效的工具。语音数据的丰富，致使在些案事件中，涉及语音的检材越来越多，尤其是近年电信诈骗等非接触性类型案件高发，语音成为该类案件证据链中的重要环。然而，目前声纹数据库的建设还欠完善，语音自动识别技术还有待突破，段是后两个环节的前提，其决定了所选择的比对目标是否具有可比性。然而，这环节是声谱比对的个环节中难度最大的......”。

4、“.....声谱比对的原理主要是基于不同人声管微观结构的差异性，而声管的宏观形态和微观结构均会对声谱产生影响，所以在寻找可供比对的特征音段时，必须要确保待比对的音段发电信诈骗等非接触性类型案件高发，语音成为该类案件证据链中的重要环。然而，目前声纹数据库的建设还欠完善，语音自动识别技术还有待突破，语音同认定过程中需要依靠人工反复地辩听比对，且要排除说话人所处情境情绪和身体状况的不同对发音造成的干扰，对鉴定人的能力和经验有着较高的要求，这也导致该行业入门门槛较高。据知说话人或待确认说话人的语音与已知说话人的语音进行分析检验，通过对其声纹特征的监测比对和综合评断，判断者是否为同人语音的技术。根据相关标准，语音同认定应按以下流程进行......”。

5、“.....语音同语音同认定难点分析及解决对策论文原稿语音同认定过程中需要依靠人工反复地辩听比对，且要排除说话人所处情境情绪和身体状况的不同对发音造成的干扰，对鉴定人的能力和经验有着较高的要求，这也导致该行业入门门槛较高。据不完全统计，全国具备语音同认定鉴定能力和资质的人员不到人。语音同认定难点分析及解决对策论文原稿。成为了调音音质的决定性因素。但是，口腔内的情形是很难观察到的，目前，要分辨发音时的口腔中各器官的动作最好的方法是听辨，这对于鉴定人的听觉灵敏度和经验都有较高的要求。语音同认定的发展现状随着数字多媒体和移动互联网等领域的快速发展和深度交融，数字语音生态日趋成熟，电话通信语音短消息音视频聊天监听监控声纹进行标记。这可以在定程度上提升鉴定工作效率......”。

6、“.....仍需要鉴定人逐对自动标记的音素进行听辨，工作依然繁重。语音同认定难点的解决对策在思考语音同认定难点的解决对策的过程中，笔者从手印鉴定中得到了重要的启发。手印鉴定与语音同认定在原理流程和难点等方面存在定的音时声管的宏观形态致，声谱才能准确反映声管微观结构的异同，才是理想的可供比对的特征音段。这环节的困难主要有以下几点分辨难度大。调音音质与口腔关系最密切，由于咽腔鼻腔等在发音时宏观形态基本保持不变，而口腔中的颚舌唇齿等器官都能通过运动较大幅度地改变其形状及位臵，这些器官不同的形状位臵和运动方式的组合就不完全统计，全国具备语音同认定鉴定能力和资质的人员不到人。语音同认定难点分析及解决对策论文原稿。声谱比对难度解析声谱比对包含找看测量个环节......”。

7、“.....其中，第个环节寻找可供比对的特征音认定的发展现状随着数字多媒体和移动互联网等领域的快速发展和深度交融，数字语音生态日趋成熟，电话通信语音短消息音视频聊天监听监控声纹锁智能语音技术等得到越来越广泛的应用，为大众的日常生活和各行业的运转提供了便利的交互手段和高效的工具。语音数据的丰富，致使在些案事件中，涉及语音的检材越来越多，尤其是近年相似性，而前者经过较长期的实践和发展，形成了些对策，可以较好地解决鉴定中的困难，值得后者借鉴。手印鉴定中的难点对策及启发如前所述，语音同认定的主要难点存在于寻找特征音段的环节，其与手印鉴定中分析确定检材手印的留痕部位的环节很相似......”。

8、“.....样本语音的时长为检材语音的倍以上，须在样本中寻找与检材标注的音段对应的音段并逐反复听辨，以找到调音音质相同的特征音段。这个工作量是很庞大的。自动识别技术难以充分发挥作用。目前，有的声纹鉴定工作站软件开发了音素自动检索功能，借助计算机智能识别技术，对语音材料进行自动扫描，将搜索到的音素音段。此种情况下，可以认为是特征音段的参数偏差太大或是特征音段不足，不再符合认定同或倾向认定同的条件，视情作出否定同倾向否定同或无法判断的结论。结语新程序对原程序的各环节进行调整和改变，开发并利用语图特征参数自动化筛选技术，先筛选特征音段，再进行后续比对，在定程度上绕过了原程序中最困难的环节，有利于数是影响筛选结果的关键因素，如前所述......”。

9、“.....但是，案件中的语音条件千差万别，实验研究得出的参数偏差阈值不定适合具体的个案。所以，参数偏差闽值应设计成可调节的形式。在实际鉴定中，可先用默认阈值进行筛选，当筛选结果不理想时，可以自行调高或调低阂值，直至获得较理想的面的检测和对比，显然难以靠人工完成。但是，其筛选的依据是可量化的图形特征参数，完全可以开发相应的计算机软件，进行语图特征参数的自动化筛选。参见图。语图特征参数自动化筛选技术，要在认定或倾向认定同的检材和样本语音中，筛选出足够数量的准特征音段，其中大部分是要符合同认定条件的特征音段。为达到此效果，开发，先不对特征音段进行听辨寻找，而是通过对检材和样本中所有音段逐进行特征比对，以期找出特征符合或接近同认定条件的特征音段，再进行后续的同性检验......”。