声纹识别中合成语音的鲁棒性

• 作者: 戴礼荣 郭武 陈联武
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 声纹识别 合成语音 实倒谱
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 743-747
• 分类号: TN912.3
• 字数: 3534字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2011.06.003

摘要

随着以隐马尔科夫模型为基础的语音合成技术的发展,冒认者很容易利用该技术生成具有目标说话人特性的合成语音,这对现有的声纹识别系统构成巨大威胁.针对此问题,文中从统计学的角度分析自然语音与合成语音在实倒谱上的区别,并提出对合成语音具有鲁棒性的声纹识别系统.实验结果初步表明,相比于传统的声纹识别系统,在对自然语音的等错误率不变的情况下,该系统对合成语音的错误接受率由99.2％降为0.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴礼荣	中国科学技术大学电子工程与信息科学系科大讯飞语音实验室	86	643	14.0	21.0
2	郭武	中国科学技术大学电子工程与信息科学系科大讯飞语音实验室	29	122	6.0	9.0
3	陈联武	中国科学技术大学电子工程与信息科学系科大讯飞语音实验室	1	5	1.0	1.0