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公开(公告)号：CN119724233A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411579346.1
申请日：2024-11-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征重叠分割图卷积网络的语音反欺骗方法、系统、装置及存储介质，属于语音图信号处理技术领域。方法包括获取原始语音数据；将原始语音数据输入预先训练好的语音反欺骗网络模型，得到语音嵌入特征；基于语音嵌入特征得到语音真实性概率，并将语音真实性概率与设定阈值进行比较，判断原始语音是否为真实语音。本发明通过语音反欺骗网络模型中的特征重叠分割图卷积网络模块，有效捕捉原始语音数据特征中不同区域的细节信息，并能够同时提取局部邻域特征和全局信息，增强特征表示的丰富性，防止重要信息的丢失，有效提升真实语音的判断准确率和语音反欺骗网络模型的鲁棒性。
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