融合改进梅尔谱特征和深信念网络的语音测谎算法

• 作者: 包永强 梁瑞宇 王诗佳 谢跃 赵力
• 来源期刊: 声学学报
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 214-220
• 页数: 7页
• 语种: 中文

摘要

为实现非接触式谎言检测,特提出了以语谱特征为线索,结合深度学习的谎言检测方法.为提取谎言中微颤抖所引起的语谱局部能量变化,算法先对梅尔频谱进行了Hu矩处理,然后进行离散余弦变换去除相关性.该特征利用了Hu矩的正交不变性和平移不变性,能较好的体现出语谱中局部能量的集中方式.然后将所提取的特征作为改进深信念网络输入进行谎言识别.为提高受限玻尔兹曼机的并行回火训练算法中相邻温度链之间的交换率,训练算法先对Markov链的状态能量进行等能量的划分,使得每个能量环内的状态具有相似的能量,然后再进行交换以提高交换率从而优化整个网络的训练.在Columbia-SRI-Colorado数据库上的实验表明,谎言识别率达到了71.47％,比梅尔倒谱系数特征的识别率提高了3％,比传统的BayesNet分类算法提高了7％.