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基于软对比伪学习的开放世界伪造语音归因方法及系统 

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申请/专利权人:中国人民解放军陆军工程大学

摘要:本发明公开了一种基于软对比伪学习的开放世界伪造语音归因方法及系统,方法包括:将语音样本的时频特征输入训练好的伪造语音归因模型,输出语音样本的时频特征属于已知语音伪造方法和未知语音伪造方法中的各个类别的概率,作为伪造语音归因的识别结果;伪造语音归因模型包括:特征提取模块和特征分类模块;特征提取模块用于采用深度卷积神经网络提取语音样本的深层特征和浅层特征,将获得的所述语音样本的深层特征输出到所述特征分类模块;特征分类模块用于对语音样本的深层特征进行类别判断。本发明在不影响对已知类别数据的识别精度的同时,显著提高对未知类别和所有类别数据的聚类性能。

主权项:1.一种伪造语音归因方法,其特征在于,包括:获取语音样本的时频特征;将语音样本的时频特征输入训练好的伪造语音归因模型,输出语音样本的时频特征属于已知语音伪造方法和未知语音伪造方法中的各个类别的概率,作为伪造语音归因的识别结果;其中,所述伪造语音归因模型,包括:特征提取模块和特征分类模块;所述特征提取模块,用于采用深度卷积神经网络提取语音样本的深层特征和浅层特征,将获得的所述语音样本的深层特征输出到所述特征分类模块;所述特征分类模块,用于对所述语音样本的深层特征进行类别判断;所述特征分类模块为后接Softmax函数的全连接层,所述全连接层的输出节点数与已知语音伪造方法和未知语音伪造方法中的类别总数相同。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国人民解放军陆军工程大学 基于软对比伪学习的开放世界伪造语音归因方法及系统

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