基于GMM统计特性的电子伪装语音鉴定研究

• 作者: 李燕萍 林乐 陶定元
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 变声软件 电子伪装语音 梅尔倒谱系数 支持向量机 高斯混合模型
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 安 全 与 防 范
• 页码范围: 103-106
• 页数: 4页
• 分类号: TP31
• 字数: 2967字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.01.023

摘要

数字多媒体技术的发展使多媒体信息得到广泛使用和传播，给人类的信息交流带来极大的便利。随着语音相关技术的发展与逐渐成熟，对于语音信号处理的应用也越来越广泛。数字多媒体信息易于修改的特点，使其面临着恶意篡改带来的严重危机。近年来，手机应用软件市场上出现了大量的变声软件，例如微信变声器、超级变声器等等，类似变声器的下载量动辄上百万，这些应用软件可使说话人的声音发生巨大的改变，致使一般的听话人无法辨认发音人的身份、年龄乃至性别，即使是对话者非常熟悉的人也很难识别出说话者的身份。提出了一种鉴定电子伪装语音的方法，通过GMM模型建模，将其均值矢量构成组合特征，然后基于SVM分类器进行训练和鉴别。通过对比语音伪装前后的梅尔倒谱特征参数的统计特性变化，对特征参数的变化规律进行了分析研究。实验结果表明，提出的方法对电子伪装语音的鉴定正确率达到90%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李燕萍	南京邮电大学通信与信息工程学院	13	38	3.0	5.0
2	陶定元	南京邮电大学通信与信息工程学院	2	8	2.0	2.0
3	林乐	南京邮电大学通信与信息工程学院	2	8	2.0	2.0