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成果信息

本發(fā)明公開(kāi)了一種回放語(yǔ)音檢測(cè)方法，其在訓(xùn)練階段，先獲取語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)中的每個(gè)語(yǔ)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(jìn)行訓(xùn)練,，得到四個(gè)正樣本特征模型,，同樣獲取四個(gè)負(fù)樣本特征模型:在測(cè)試階段，以相同方式獲取待檢測(cè)的語(yǔ)音的四種特征,，將每種特征分別輸入到對(duì)應(yīng)的正樣本特征模型和負(fù)樣本特征模型中,，獲得四個(gè)似然比得分:根據(jù)四個(gè)似然比得分得到最終得分，通過(guò)比較最終得分與判定闖值,，判定是否為回放語(yǔ)音;優(yōu)點(diǎn)是其檢測(cè)的等錯(cuò)誤概率較低,、魯棒性較強(qiáng)、計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)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(kāi)了一種回放語(yǔ)音檢測(cè)方法)

應(yīng)用前景

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