【摘 要】
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在网络信息高速发展的今天,大众社交软件和平台带给人们便利的同时,也滋生出一些新的诈骗手段——语音诈骗。为减少此类诈骗事件的发生,对语音鉴伪进行相关深入研究,提出一种
【机 构】
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安徽建筑大学数理学院,安徽建筑大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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安徽高校协同创新项目(GXXT-2019-007),国家自然科学基金青年项目(61901006),安徽省自然科学基金青年项目(1908085QF281)
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在网络信息高速发展的今天,大众社交软件和平台带给人们便利的同时,也滋生出一些新的诈骗手段——语音诈骗。为减少此类诈骗事件的发生,对语音鉴伪进行相关深入研究,提出一种基于多特征融合的语音鉴伪算法。由于声谱图能从图像角度完整反映音频特征,因此首先提取声谱图灰度共生矩阵的四项指标——平均能量E、平均熵H、平均惯性矩I和相关性C;然后再融合音频信号的平均基因周期、平均短时能量、平均幅度、梅尔频率倒谱系数等特征,把融合的多维特征输入到BP神经网络,训练得到最佳的BP神经网络模型,最后通过训练后的BP神经网络对语音测
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