基于翻转梅尔频率倒谱系数的语音变调检测方法

林晓丹; 邱应强

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基于翻转梅尔频率倒谱系数的语音变调检测方法

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cqvip:语音变调常用于掩盖说话人身份,各种变声软件的出现使得说话人身份伪装变得更加容易。针对现有变调语音检测方法无法判断语音是经过了何种变调操作(升调或降调)的问题,通过分析语音变调在信号频谱,尤其是高频区域留下的痕迹,提出了基于翻转梅尔倒谱系数(IMFCC)统计矩特征的电子变调语音检测方法。首先,提取各语音帧IMFCC及其一阶差分;然后,计算其统计均值;最后,在该统计特征上利用支持向量机(SVM)多分类器的设计来区分原始语音、升调语音和降调语音。在TIMIT和NIST语音集上的实验结果表明,所提方法无论对于原始语音、升调语音还是降调语音都具有良好的检测性能。与MFCC作为特征构造的基线系统相比,所设计的特征的方法明显提高了变调操作的识别率。在较少的训练资源的情况下,所提方法也获得了比基于卷积神经网络(CNN)的框架更好的性能;此外,在不同数据集和不同变调方法上也都取得了较好的泛化性能。

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来源
《计算机应用》 |2019年第12期|3510-3514|共5页
作者
林晓丹; 邱应强;
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作者单位

华侨大学信息科学与工程学院福建厦门 361021;

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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
语音变调; 翻转梅尔频率; 倒谱系数; 统计矩; 多分类;

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