成果信息
本發(fā)明公開了一種回放語音檢測方法，其在訓(xùn)練階段，先獲取語音數(shù)據(jù)庫中的每個語音樣本的第一變異系數(shù)向量和歸一化第一倒譜特征矩陣、第二變異系數(shù)向量和歸一化第二倒譜特征矩陣，作為四種特征:然后將所有正樣本的四種特征分別輸入到 GMM模型中進行訓(xùn)練，得到四個正樣本特征模型，同樣獲取四個負(fù)樣本特征模型:在測試階段，以相同方式獲取待檢測的語音的四種特征，將每種特征分別輸入到對應(yīng)的正樣本特征模型和負(fù)樣本特征模型中，獲得四個似然比得分:根據(jù)四個似然比得分得到最終得分，通過比較最終得分與判定闖值，判定是否為回放語音;優(yōu)點是其檢測的等錯誤概率較低、魯棒性較強、計算復(fù)雜度相對較低，且不僅僅局限于文本相關(guān)的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)。 )
背景介紹
本發(fā)明公開了一種回放語音檢測方法)
應(yīng)用前景
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