基于语音和生理信号的警察心理压力评估与等级分析研究

传统心理压力评估方法具有主观性较强的局限性，因此研究基于语音和生理信号的多模态警察心理压力评估的分级问题。为克服采集体积描记脉搏波幅值的困难，提出一种新的基于心率间期、脉搏、血氧浓度和血流灌注指数的心理压力指数模型。基于数据统计融合技术进行无创信息采集和监测，根据改进的模型计算警察心理压力指数，进行心理压力等级评估分析，同时基于语音信号对心理压力评估结果进行验证。结果表明改进的模型能更贴近地拟合出警察真实心理压力状态，为后续警察心理压力的精确评估研究提供了客观可靠的理论和数据支撑。     

虹膜识别平台在侦查中身份认定的应用研究

虹膜识别技术是当下最具稳定性和准确性的生物特征识别技术之一,对于公安机关开展公安工作、打击违法犯罪发挥重要的作用.针对身份识别技术在公安侦查工作中的应用特点,结合传统虹膜识别模式所面临的问题,基于DenseNet网络对现有虹膜识别算法做出改进,提出改进的虹膜身份信息识别平台建设方案.通过比对分析改进后虹膜识别算法与现阶...     

噪声分析在语音检验中的应用研究

涉案语音中含有噪声具有两面性,一方面使得语音质量降低,导致无法准确获取音频中的有效信息;另一方面在语音真实性检验中又可作为本底噪声和涉案环境的甄别依据,因此噪声分析在语音检验中具有重要的研究价值。针对语音降噪、语音真实性检验和录音环境分析等方面,基于噪声分类及噪声特征对噪声分析进行深入研究,对现有噪声的分类方法和对应的噪声特征进行综述。重点研究适用于语音检验领域噪声分析的特征,对噪声分析在公安实践中的应用进行实验分析,包括对不同特征的噪声基于不同降噪算法的对比分析、本底噪声在语音真实性检验中的应用分析、基于深度学习的噪声种类及环境识别分析等,可为语音检验研究提供重要的理论及应用依据。