合成语声的声学分析及识别特征算法

作     者：周峻林 胡晓光 黄子旭 汪旭 付哲宇 ZHOU Junlin;HU Xiaoguang;HUANG Zixu;WANG Xu;FU Zheyu

作者机构：中国人民公安大学北京100038 

基　　金：中国人民公安大学2021年度拔尖创新人才培养项目(2021yjsky017) 

出 版 物：《应用声学》 (Journal of Applied Acoustics)

年 卷 期：2024年第43卷第1期

页      码：131-141页

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。

主 题 词：声学特征 声强 基频 语声频谱图 神经网络 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11684/j.issn.1000-310X.2024.01.016

馆 藏 号：203125920...