一种伪造语音检测方法和装置
    11.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116092522A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202211499385.1

    申请日:2022-11-28

    Abstract: 本发明涉及一种伪造语音检测方法,所述方法具体包括:提取待检测语音信号的音频特征;提取待检测语音信号的基频微扰特征和振幅微扰特征;通过卷积神经网络将音频特征转化为一维嵌入式特征;将一维嵌入式特征、基频微扰特征和振幅微扰特征拼接在一起,得到一维隐式特征;将一维隐式特征输入分类网络确定待检测语音信号是否为伪造语音信号。还涉及了装置,包括第一预处理单元、第二预处理单元、卷积神经网络单元、拼接单元和分类网络单元。本发明的方法和装置,具有较高的泛化性,能够应对实际应用场景中的多种来源的伪造语音攻击。

    一种基于深度神经网络的声学特征动态提取方法

    公开(公告)号:CN119274543A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411113422.X

    申请日:2024-08-14

    Abstract: 本发明涉及声学动态提取技术领域,具体地说,涉及一种基于深度神经网络的声学特征动态提取方法。其包括以下步骤:S1、对音频数据进行预处理,将音频数据分帧;S2、将分帧后的音频信号进行傅里叶变换,使其从时域信号转换到频域信号并得到频谱图;S3、对频谱图进行预处理,将预处理后频谱图作为深度神经网络的输入;S4、在深度神经网络中使用一阶和二阶差分参数实现动态特征提取,再将一阶和二阶差分参数组合成特征向量输入深度神经网络;S5、将提取的特征序列通过序列标注的方法输出音频信号中的时间变化信息;深度神经网络不仅能够自动提取声学特征,还能捕捉这些特征在时间序列上的动态变化,有利于对声学场景的理解和分类准确。

    一种特定场景语音内容识别优化方法

    公开(公告)号:CN117095673A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202310830037.6

    申请日:2023-07-07

    Abstract: 本发明涉及语音识别领域,尤其为一种特定场景语音内容识别优化方法,包括如下步骤:包括如下步骤:S1:使用网络爬虫技术对网络中特定场景的语音进行爬取,获得初始语音数据;S2:提取初始语音数据并对初始语音数据进行数据预处理获得预处理数据;S3:通过卷积神经网络训练实用模型,对预处理数据进行语音识别并生成初始文本;S4:使用文本规范算法对初始文本进行文本润色保证输出最终文本的正确性。本发明通过对获取的语音进行预处理起到数据增强的作用保证了数据不失真,在获取到不失真的数据后对其进行特征提取确保了工作速度,对提取出的初始文本进行文本规范算法用常见的文本代替初始文本中出现的非人类语言,保证最后出现的文本不会出现错误。

    一种基于频带选择的伪造语音检测方法

    公开(公告)号:CN116129913A

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202211490461.2

    申请日:2022-11-25

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于频带选择的伪造语音检测方法。所述方法包括,获取目标语音信号,将目标语音信号进行变换,获得语谱图特征;对所述语谱图特征进行频带切分,获得低频子带特征和高频子带特征;使用低频子带特征训练语音合成伪造语音检测模型;使用高频子带特征训练录音回放伪造语音检测模型;然后将低频子带特征输入语音合成伪造语音检测模型;以及将交叉匹配的高、低频子带特征输入录音回放伪造语音检测模型,获得最终的语音检测结果。在本发明实施例中,实现了提升神经网络伪造语音检测系统在数据集不匹配等情况下的鲁棒性,以及通过子带选择减小了特征大小,降低了伪造语音检测的参数量和计算量。

    语音溯源取证方法及装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115083422B

    公开(公告)日:2022-11-15

    申请号:CN202210859678.X

    申请日:2022-07-21

    Abstract: 本公开涉及一种语音溯源取证方法及装置、设备及存储介质,所述方法包括:本提取待测试语音的至少两种不同的声学特征;对提取的待测试语音的至少两种不同的声学特征进行融合,得到第一融合声学特征;基于预先训练的语音溯源取证模型,从所述第一融合声学特征中提取帧级别的算法指纹特征,对帧级别的算法指纹特征进行池化平均,根据池化平均得到的特征加权平均向量和加权标准差向量计算段级别的算法指纹特征,以基于段级别的算法指纹特征预测出待测试语音的生成算法;将预测出的待测试语音的生成算法作为语音溯源取证结果,通过提取算法指纹,不仅可以判断音频的真实性,而且可以进一步溯源取证,得到虚假音频的生成来源。

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