【摘 要】
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针对基于局部二进制模式(LBP)的伪装语音检测算法在检测语音转换的欺骗攻击时效果较差的情况,提出了一种基于完整局部二进制模式(CLBP)的伪装语音检测方法。利用变量Q变换(VQT)生成语音信号的语谱图并应用完整局部二进制模式提取语谱图中的纹理特征向量,再用该纹理特征向量训练真/伪语音分类器,实现伪装语音检测。实验结果表明,所提方法在检测语音转换的欺骗攻击时效果更好,并且当变量Q变换的附加参数γ值为
【机 构】
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杭州电子科技大学通信工程学院,杭州电子科技大学网络空间安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61201301,No.61772166)。
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针对基于局部二进制模式(LBP)的伪装语音检测算法在检测语音转换的欺骗攻击时效果较差的情况,提出了一种基于完整局部二进制模式(CLBP)的伪装语音检测方法。利用变量Q变换(VQT)生成语音信号的语谱图并应用完整局部二进制模式提取语谱图中的纹理特征向量,再用该纹理特征向量训练真/伪语音分类器,实现伪装语音检测。实验结果表明,所提方法在检测语音转换的欺骗攻击时效果更好,并且当变量Q变换的附加参数γ值为50时,由完整局部二进制模式特征向量训练的基于径向基核函数的支持向量机具有最佳的伪装语音检测性能。
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