【摘 要】
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随着说话人识别系统准确率的提高,声纹识别已经成为了身份验证的重要生物特征之一。然而近年来随着合成语音和转换语音技术的提高,计算机可以模拟出人耳几乎分辨不出来的语音,说话人识别系统极易受到此类欺诈语音的影响。因此,研究欺骗检测攻击对于提高说话人识别系统的可靠性有着重要意义。通过研究自然语音和合成转换语音之间声学差异,从而实现对于语音信号特征的设计。声学特征的手工提取以及多参数分析可以帮助发现更有针对
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随着说话人识别系统准确率的提高,声纹识别已经成为了身份验证的重要生物特征之一。然而近年来随着合成语音和转换语音技术的提高,计算机可以模拟出人耳几乎分辨不出来的语音,说话人识别系统极易受到此类欺诈语音的影响。因此,研究欺骗检测攻击对于提高说话人识别系统的可靠性有着重要意义。通过研究自然语音和合成转换语音之间声学差异,从而实现对于语音信号特征的设计。声学特征的手工提取以及多参数分析可以帮助发现更有针对性的检测特征,对于提高检测效果有着很显著的作用。本文在2019年的自动说话人验证欺骗及对策挑战（ASVSpoof2019）数据集上研究了基于傅里叶变换的线性频率倒谱系数（LFCC）特征和基于常数Q变换的常数Q倒谱系数（CQCC）特征在时间分辨率和频率分辨率的特点。并通过离散小波变换来进行自然语音和合成转换语音之间的差异分析,提出了基于Teager能量算子优化的LFCC特征,以及基于小波变换的子带瞬时能量进行欺诈语音检测的特征（SIECC）。后端分类器采用了高斯混合模型（GMM）和深度残差网络作为后端分类器和基线系统进行了对比实验。结果在GMM分类器上得到了等错误率（EER）6.85%,串联损失函数（t-DCF）0.1678的效果,相比于LFCC提高了7.2%,相比于CQCC提高了28.4%。最好结果在Res Net-34深度残差神经网络上,取得了等错误率5.75%的效果。
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