資料介紹
錄音回放是目前聲紋識別技術應對各種仿冒語音攻擊的主要手段。針對傳統語音特征無法區分真實語音和回放語音的問題,提出一種基于高斯濾波器組的 Fisher比混合倒譜特征提取算法。將高斯濾波器組代替傳統角濾波器組,分別采用線性頻率和逆ERB頻率替換MEL頻率,形成高斯線性頻率倒譜系數特征(G-LFCC)和高斯逆ERB頻率倒譜系數特征(G- IEFCC)兩個新的特征。通過 Fisher準則將G-LFCC和 G-IEFCC融合,生成新的混合特征參數,該特征提高了真實語音和回放語音在高頻段的區分度,同時降低回放語音在低頻段因不同錄音及回放設備造成的干擾。在 Asvspoc02017評測數據上的實驗結果表明,該算法混合特征具有較好的區分效果,與IMFCC、LFCC、CQCC和GSV等算法相比,等錯誤概率分別降低28%、38.8%、58.3%和43.7%。
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