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公开(公告)号：CN110600042A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910959040.1
申请日：2019-10-10
Applicant: 公安部第三研究所
Abstract: 本发明公开了一种伪装语音说话人性别识别的方法，其采集并清洗电子伪装语音的共振峰参数；接着利用构建的全连接神经网络模型，以共振峰参数作为输入矩阵，通过全连接的非线性变换堆叠层计算，确定电子伪装语音说话人性别分类。本发明提供的方案基于全连接神经网络对伪装语音说话人的性别进行识别，识别的准确率达95％以上，可有效克服现有技术所存在的问题。
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公开(公告)号：CN109215680B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810937126.X
申请日：2018-08-16
Applicant: 公安部第三研究所
Abstract: 本发明涉及语音处理技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的语音还原方法，包括：步骤S1，采集电子伪装语音；步骤S2，采用预处理模型对电子伪装语音进行预处理，以将电子伪装语音转换为具有预设维度的标准语音序列；步骤S3，采用还原模型将标准语音序列还原为原始语音序列；其中，步骤S2中，预处理的过程包括共振峰折损清洗、共振峰合并优化以及共振峰序列调整；采用了卷积神经网络进行电子伪装语音还原，具有足够高的还原效果，能够满足高要求的电子伪装语音还原场景。
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公开(公告)号：CN109215680A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810937126.X
申请日：2018-08-16
Applicant: 公安部第三研究所
Abstract: 本发明涉及语音处理技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的语音还原方法，包括：步骤S1，采集电子伪装语音；步骤S2，采用预处理模型对电子伪装语音进行预处理，以将电子伪装语音转换为具有预设维度的标准语音序列；步骤S3，采用还原模型将标准语音序列还原为原始语音序列；其中，步骤S2中，预处理的过程包括共振峰折损清洗、共振峰合并优化以及共振峰序列调整；采用了卷积神经网络进行电子伪装语音还原，具有足够高的还原效果，能够满足高要求的电子伪装语音还原场景。
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公开(公告)号：CN110600042B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910959040.1
申请日：2019-10-10
Applicant: 公安部第三研究所
Abstract: 本发明公开了一种伪装语音说话人性别识别的方法，其采集并清洗电子伪装语音的共振峰参数；接着利用构建的全连接神经网络模型，以共振峰参数作为输入矩阵，通过全连接的非线性变换堆叠层计算，确定电子伪装语音说话人性别分类。本发明提供的方案基于全连接神经网络对伪装语音说话人的性别进行识别，识别的准确率达95％以上，可有效克服现有技术所存在的问题。
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