基于特征压缩和残差网络的语音重放检测

陈露; 周欣; 陈洪刚; 何小海; 王正勇; 卿粼波

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基于特征压缩和残差网络的语音重放检测

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目前的语音重放攻击检测系统中,绝大部分性能良好的系统采用的特征和网络模型的数据量都很大,训练速度慢、对设备要求高。因此本文提出了一种基于CQT(Constant Q Transform)变换的时间帧压缩方法,以减小特征尺寸和网络模型参数量,从而加快训练速度、降低设备要求。首先,将语音信号的CQT谱在时间帧维度上压缩,得到一维特征,成百倍地减少特征数据量;其次,对应设计一维小型残差网络模型,以辅助进一步减少数据量;最后,在ASVspoof2019挑战赛的PA数据集上训练并测试网络模型性能。实验结果表明,本文的特征提取算法和网络模型,相比挑战赛的基线系统以及其他特征-模型的性能有明显提升,t-DCF为0.1051,EER为3.74%,并且训练速度快、设备要求低。

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来源
《智能计算机与应用》 |2021年第11期|54-58|共6页
作者
陈露; 周欣; 陈洪刚; 何小海; 王正勇; 卿粼波;
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作者单位

四川大学电子信息学院;

中国信息安全测评中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音信号处理;
关键词
CQT变换; 语音重放攻击检测; 特征提取; 时间帧压缩; 小型残差网络;

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