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题名基于逆梅尔对数频谱系数的回放语音检测算法
被引量：10
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作者
林朗
王让定
严迪群
李璨
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机构
宁波大学
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出处
《电信科学》
2018年第5期90-98,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61672302
No.61300055)
+6 种基金
浙江省自然科学基金资助项目(No.LZ15F020002
No.LY17F020010)
宁波大学科研基金资助项目(No.XKXL1405
No.XKXL1420
No.XKXL1509
No.XKXL1503)
宁波大学王宽诚幸福基金资助项目~~
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文摘
高保真录音设备和回放设备的普及化及便携化,给说话人识别系统的抗回放语音攻击带来了严峻挑战。通过语谱图分析原始语音和回放语音在高频区的差异,有针对性地将语音信号在求取Mel(梅尔)倒谱系数过程中的Mel滤波器组逆置,并将DCT前的Mel对数频谱系数作为算法的特征。最后,利用支持向量机作为分类器对待测语音进行判别。实验结果表明,此算法能够有效地检测回放语音。另外,将此算法加载到GMM-UBM说话人识别系统后,显著地提升了系统的抗回放语音攻击能力。
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关键词
说话人识别
回放语音检测
梅尔对数频谱
逆梅尔滤波器组
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Keywords
speaker recognition
playback speech detection
log Mel-frequency spectrum
inverse Mel-filter group
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于修正倒谱特征的回放语音检测算法
被引量：2
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作者
林朗
王让定
严迪群
李璨
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第6期1648-1652,1657,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61672302
U1736215)
+1 种基金
浙江省自然科学基金资助项目(LZ15F020002
LY17F020010)~~
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文摘
随着语音技术的发展,以回放语音为代表的各种仿冒语音给声纹认证系统及音频取证技术带来了极大挑战。针对回放语音对声纹认证系统的攻击问题,提出一种基于修正倒谱特征的检测算法。首先,采用变异系数来分析原始语音和回放语音在频域上的差异;然后,有针对性地将提取梅尔倒谱系数(MFCC)过程中的Mel滤波器组换成由linear滤波器和逆Mel滤波器组合的新滤波器组,进而得到基于新滤波器组的修正倒谱特征;最后,使用高斯混合模型(GMM)作为分类器进行分类判别。实验结果表明,修正的倒谱特征能够有效地检测回放语音,其等错误率约为3.45%。
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关键词
变异系数
高斯混合模型
回放语音检测
梅尔倒谱系数
滤波器组
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Keywords
coefficient of variation
Gaussian Mixture Model （GMM）
playback speech detection
Mel Frequency Cepstral Coefficients （MFCC）
filter bank
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于AdaBoost算法的回放语音检测研究
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作者
贾甜博
蒋晔
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机构
南京财经大学信息工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期263-266,273,共5页
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基金
江苏省自然科学基金青年基金(BK20150987)
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文摘
针对语音判别系统中单个分类器分类能力有限的问题,提出一种基于AdaBoost算法的回放语音检测方法。以常量Q倒谱系数和均值超矢量分别作为特征参数和AdaBoost算法的输入,将多个分类器的检测结果相结合并进行加权投票,从而降低系统的等错误率(EER)。研究关系因子、均值超矢量维数以及弱分类器数量对检测结果的影响,以设置系统的最优参数。实验结果表明,该检测方法在开发集和评估集上的EER值分别为4.17%和16.81%,相比GMM-ML方法分别降低了65%和44%。
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关键词
自动说话人确认
回放语音检测
ADABOOST算法
均值超矢量
加权投票
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Keywords
Automatic Speaker Verification(ASV)
playback speech detection
AdaBoost algorithm
mean supervector
weighted voting
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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