基于卷积神经网络的翻录语音检测算法

• 作者: 严迪群 李璨 王让定
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 翻录语音检测 语谱图 录音设备 网络框架
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 2017年全国开放式分布与并行计算学术年会(DPCS 2017)论文
• 页码范围: 79-83
• 页数: 5页
• 分类号: TP391|TP309.2
• 字数: 5650字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071896

摘要

针对翻录语音攻击说话人识别系统,危害合法用户的权益问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的翻录语音检测算法.首先,通过提取原始语音与翻录语音的语谱图,并将其输入到卷积神经网络中,对其进行特征提取及分类;然后,搭建了适应于检测翻录语音的网络框架,分析讨论了输入不同窗移的语谱图对检测率的影响;最后,对不同偷录及回放设备的翻录语音进行了交叉实验检测,并与现有的经典算法进行了对比.实验结果表明,所提方法能够准确地判断待测语音是否为翻录语音,其识别率达到了99.26％,与静音段梅尔频率倒谱系数(MFCC)算法、信道模式噪声算法和长时窗比例因子算法相比,识别率分别提高了约26个百分点、21个百分点和0.35个百分点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王让定	宁波大学信息科学与工程学院	143	1262	17.0	29.0
2	严迪群	宁波大学信息科学与工程学院	40	91	5.0	6.0
3	李璨	宁波大学信息科学与工程学院	4	14	3.0	3.0