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公开(公告)号：CN110853668B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201910845466.4
申请日：2019-09-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于多种特征融合的语音篡改检测方法，检测语音文件是否为拼接而成，包括以下步骤：步骤S1、将待检测的语音数据进行分帧，划分为多组语音数据帧；步骤S2、对每组语音数据帧提取多维特征；步骤S3、构建基于Attention‑RNN的模型作为分类器；步骤S4、将步骤S2中提取到的多维特征输入训练好的分类器，从而判断当前帧语音是否被篡改。本发明的方法通过提取帧级特征能够有效挖掘语音信号中前后特征的差异，将多种特征相结合，语音特征挖掘更加丰富，利用注意力机制为同一样本的局部赋予不同的重要性，自动学习出时序信号的特征。
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公开(公告)号：CN110600054B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910845467.9
申请日：2019-09-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于网络模型融合的声场景分类方法，并通过声道分离方式和音频切割等方式构造出多种不同的输入特征，提取音频信号的伽马通滤波器倒谱系数、梅尔频谱特征及其一阶和二阶差分作为输入特征，分别训练对应的多种不同的卷积神经网络模型，最后采用支撑向量机堆叠方法实现最终的融合模型。本发明采用声道分离和音频切割等方式提取出识别性强的音频输入特征，构造了单双两种通道的卷积神经网络，最终生成独特的模型融合结构，能够获得更加丰富与立体的信息，有效提高了不同的声场景分类识别率和鲁棒性，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN110853668A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910845466.4
申请日：2019-09-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于多种特征融合的语音篡改检测方法，检测语音文件是否为拼接而成，包括以下步骤：步骤S1、将待检测的语音数据进行分帧，划分为多组语音数据帧；步骤S2、对每组语音数据帧提取多维特征；步骤S3、构建基于Attention-RNN的模型作为分类器；步骤S4、将步骤S2中提取到的多维特征输入训练好的分类器，从而判断当前帧语音是否被篡改。本发明的方法通过提取帧级特征能够有效挖掘语音信号中前后特征的差异，将多种特征相结合，语音特征挖掘更加丰富，利用注意力机制为同一样本的局部赋予不同的重要性，自动学习出时序信号的特征。
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公开(公告)号：CN110600054A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910845467.9
申请日：2019-09-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于网络模型融合的声场景分类方法，并通过声道分离方式和音频切割等方式构造出多种不同的输入特征，提取音频信号的伽马通滤波器倒谱系数、梅尔频谱特征及其一阶和二阶差分作为输入特征，分别训练对应的多种不同的卷积神经网络模型，最后采用支撑向量机堆叠方法实现最终的融合模型。本发明采用声道分离和音频切割等方式提取出识别性强的音频输入特征，构造了单双两种通道的卷积神经网络，最终生成独特的模型融合结构，能够获得更加丰富与立体的信息，有效提高了不同的声场景分类识别率和鲁棒性，具有良好的应用前景。
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