偽裝語音檢測是通過對說話人的聲音進(jìn)行分析,進(jìn)而識別出它是真實(shí)說話人的語音還是人為惡意偽裝的語音。偽裝語音通常由人為模仿、設(shè)備回放、語音轉(zhuǎn)換及語音合成技術(shù)生成,通過這些蓄意的操作能夠偽裝成特定的說話人聲音,從而達(dá)到欺騙自動說話人認(rèn)證系統(tǒng)的目的。偽裝語音識別系統(tǒng)可針對惡意的偽裝語音實(shí)現(xiàn)偽裝檢測,提高自動說話人認(rèn)證系統(tǒng)安全性能,具有廣闊的應(yīng)用前景。偽裝語音識別通常需要對目標(biāo)語音信號特征提取,再跟其對應(yīng)的真實(shí)語音的特征比對分析進(jìn)而判定真?zhèn)�。語音信號的紋理特征便是一種區(qū)分真?zhèn)握Z音的重要特征參數(shù),基于局部二進(jìn)制模式提取語音聲學(xué)特征中的紋理信息,再用以檢測偽裝語音。而該方法步驟較為復(fù)雜,需預(yù)先提取語音信號的聲學(xué)特征向量,同時檢測的效果依賴該聲學(xué)特征,面對部分通過改變語音聲學(xué)特征生成的偽裝欺騙時,偽裝語音檢測效果較差。而且該方法在檢測語音轉(zhuǎn)換的欺騙攻擊時效果也比較差。針對基于局部二進(jìn)制模式的偽裝語音檢測方法在檢測語音轉(zhuǎn)換的欺騙攻擊時效果較差的情況,本文提出了一種基于完整局部二進(jìn)制模式（Completed Local Binary Pattern,CLBP）的偽裝語音檢測方法。本文利用變量Q變換將語料庫... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 偽裝語音檢測的基本概念
    1.2 偽裝語音檢測的意義和應(yīng)用
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及面臨的問題
    1.4 研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 偽裝語音檢測系統(tǒng)
    2.1 引言
    2.2 偽裝語音概述
    2.3 偽裝語音檢測基本原理
    2.4 偽裝語音檢測常見的特征參數(shù)
        2.4.1 MFCC系數(shù)
        2.4.2 CQCC系數(shù)
        2.4.3 修正群延時
        2.4.4 語音頻譜
    2.5 偽裝語音檢測系統(tǒng)常用的分類器
        2.5.1 高斯混合模型
        2.5.2 支持向量機(jī)
        2.5.3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.6 偽裝語音檢測系統(tǒng)性能的評估方法
    2.7 本章小結(jié)
第3章 基于CLBP的偽裝語音檢測方法
    3.1 引言
    3.2 基于LBP的偽裝語音檢測方法
        3.2.1 LBP算法
        3.2.2 基于LBP的偽裝語音檢測方法
    3.3 CLBP算法
S特征">        3.3.1 CLBP_S特征
M特征">        3.3.2 CLBP_M特征
C特征">        3.3.3 CLBP_C特征
    3.4 基于CLBP的偽裝語音檢測方法
    3.5 實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果
        3.5.1 數(shù)據(jù)集
        3.5.2 偽裝語音檢測系統(tǒng)性能測試
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于CLBP-HOG的偽裝語音檢測方法
    4.1 引言
    4.2 HOG算法
    4.3 基于CLBP-HOG的偽裝語音檢測方法
    4.4 實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果
        4.4.1 數(shù)據(jù)集
        4.4.2 偽裝語音檢測系統(tǒng)性能測試
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 未來展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]采用獨(dú)立說話人模型的語音轉(zhuǎn)換[J]. 俞一彪,曾道建,姜瑩.  聲學(xué)學(xué)報. 2012(03)
[2]基于混合映射模型的語音轉(zhuǎn)換算法研究[J]. 康永國,雙志偉,陶建華,張維.  聲學(xué)學(xué)報. 2006(06)



本文編號：3149859