本文關(guān)鍵詞：基于高斯超向量和支持向量機的電子偽裝語音鑒定方法研究

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【摘要】：信息技術(shù)的不斷發(fā)展給人類帶來了極大的便利,人類的生活逐步進入了數(shù)字多媒體時代,信息得到了廣泛的傳播和使用。隨著語音相關(guān)技術(shù)的發(fā)展與逐漸成熟,對于語音信號處理的應(yīng)用也越來越廣泛。這種多媒體信息給我們生活帶來便捷,但是由于它很容易被篡改,所以也常給我的生活帶來困擾和危機。近年來,手機應(yīng)用軟件市場上出現(xiàn)了大量的變聲軟件,例如微信變聲器、超級變聲器等等,類似變聲器的下載量動輒上百萬,這些應(yīng)用軟件可使說話人的聲音發(fā)生巨大的改變,這種聲音的改變可以使人無法辨識原發(fā)音人的身份信息,即便是對說話人聲音非常了解和熟悉的人也無法辨認。本文分析對比了電子偽裝語音偽裝前后特征參數(shù)基音頻率、語譜圖、梅爾倒譜系數(shù)、以及梅爾倒譜系數(shù)的統(tǒng)計特性的變化,對特征參數(shù)的變化規(guī)律進行了歸納總結(jié)。提出了一種鑒定電子偽裝語音的方法,該方法通過提取語音的梅爾倒譜系數(shù),并用高斯混合模型建模,將其均值矢量構(gòu)成組合特征,然后將該矢量特征作為支持向量機分類器的輸入,以此進行訓(xùn)練和鑒別。實驗結(jié)果表明,本文提出的方法對于電子偽裝語音的鑒定正確率達到80%。此外,針對電子偽裝語音中常常包含噪聲的特點,介紹了一種基于人耳的基底膜特性的Gammatone濾波器組提取而來的語音特征參數(shù)GFCC(Gammatone Frequency Cepstral Coefficient),并提出了一種將該特征參數(shù)運用到電子偽裝語音鑒定系統(tǒng)中的方法,實驗結(jié)果表明,該改進的電子偽裝語音鑒定系統(tǒng)之中具有更好的魯棒性。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN912.3

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本文編號：1300428