| 合成语声的声学分析及识别特征算法* |
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| 作者姓名： | 周峻林 胡晓光 黄子旭 汪旭 付哲宇 |
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| 作者单位： | 中国人民公安大学信息网络安全学院,中国人民公安大学侦查学院 北京,中国人民公安大学,中国人民公安大学,中国人民公安大学 |
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| 基金项目： | 中国人民公安大学新型犯罪研究专项(2021XXFZ010);中国人民公安大学2021年度拔尖创新人才培养项目(2021yjsky017);上海市现场物证重点实验室开放课题基金(2020XCWZK05) |
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| 摘 要： | 当前社会新型犯罪中电信诈骗案件频发,急需一种能够自动有效区分语声真伪的方法。为进一步增强目前深度学习领域识别合成语声的能力,为保障语声信息安全提供技术上的支持,针对合成语声声学特性上异于真实语声的特点,分析对比合成语声和真实语声的声学特性,设计了一种声学特征均方根角量化语声声强变化程度,结合基频变化率和语声窄带频谱图声学特征进行融合,量化了声学特性差异,聚焦了合成语声中关键声学信息。在神经网络模型中融合输入声学特征,在FoR数据集的验证集上得到了0.6%的等错误率,在测试集上最好结果达到了10.8%的等错误率。该文成功实现了对合成语声的识别,证实了声学特征的有效性和研究方案的可行性,在一定程度上拓宽了合成语声特征设计的研究思路。
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| 关 键 词： | 声学特征 声强 基频 语声频谱图 神经网络 |
| 收稿时间： | 2022-09-20 |
| 修稿时间： | 2024-01-06 |
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