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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。