基于Android的防欺骗语音声纹系统的研究与实现

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在智能手机与智能终端飞速发展的时代,越来越需要加强对于个人信息的防护。声纹算法是利用人类声音特征来构建的安全验证方法。当前,声纹系统遇到的主要问题有两个。第一个问题是在通过神经网络提取身份特征的时候,往往会采用更多的通道数以及更深的网络层数来构建神经网络,以此来提取表达能力更强的特征。然而,网络复杂度的增加既增大了网络的训练难度,又使得在部署模型时系统变得臃肿。因此,本文采用了密集神经网络(Dense Net)并结合了前馈神经网络(FNN)的密集时延神经网络(D-TDNN)作为声纹系统的算法。D-TDNN采用了瓶颈层和密集连接,可以聚合来自不同层的多阶段信息,减少了计算难度,且参数量更少。通过在VOXCELEB数据集上验证得出,D-TDNN的准确率和同类模型准确率相差不大,但参数量大幅度降低,模型更加轻量。声纹系统常用在安全验证领域,因此对于系统安全性能的保障就尤为重要。第二个问题是在实际复杂多样的应用场景下,系统常常会面临不同类型的欺骗语音威胁。针对该问题,本文提出了一种融合注意力机制的Res Ne Xt语音欺骗检测模型——RA-Net。该模型相比使用单一的残差神经网络(Res Net),所使用的超参数更少,且能更加突出语音特征中的高频特征。RA-Net采用了残差结合分组卷积的方式,用一组小的卷积核代替大卷积核,且采用MFM(Max Feature Map)作为新的拼接方法。加入的注意力机制通过学习原始特征的信息,减少了对边缘特征的关注。在ASVspoof2019数据集上实验表明,RA-Net相比基准线高斯混合模型(GMM)的等错误率(EER)降低了4.72%和6.23%,与残差网络(Res Net)相比EER降低了0.69%和0.89%,证明了该模型的有效性。本文研究的声纹识别算法和欺骗语音检测模型都在相应的数据集上进行了训练和测试。在算法基础上,设计了基于Android平台的防欺骗语音声纹系统进行识别。最后,在实机上输入语音进行测试,该系统的识别正确率为81.25%,识别错误率为18.75%,错误接受率为2.5%。
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