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申请/专利权人：辽宁大学
摘要：一种基于特征组合遗传算法的恶意语音检测方法，在恶意语音检测中具有较高的可信度和较低的误判概率。该方法中，结合适应度函数、特征重要性选择方法以及交叉和变异操作，能够有效地提取特征组合并训练最终的恶意语音检测模型。同时，还使用了基于特征重要性的启发式选择方法来选择特征组合父本。具体方法是通过将各个特征组合样本中各个特征的重要性进行累计，作为选择的标准。这样可以确保重要特征在选择过程中有更高的机会被选中，从而增加了特征组合搜索的效率和准确性。该方法在恶意语音检测方面取得了显著的改进，大大提高了恶意语音的准确率和误报率。这一发明为恶意语音检测的研究和实践提供了一种有效的方法，具有广泛应用和推广价值。
主权项：1.基于特征组合遗传算法的恶意语音检测方法，其特征在于，其步骤为：一、提取特征组合：1特征组合编码：选择格雷编码，对特征的编号进行编码，通过每次只变更一个位点直接过渡到下一个数值，使得遗传算法执行详细的局部搜索；2生成初始化种群；3计算特征组合适应度：提出基于模型分类置信率的适应度函数，用于遗传算法中对特征组合进行评估，适应度函数以将模型分类时的置信度作为衡量标准，为遗传算法提供适应度量化的评估依据；4选择特征组合父本：提出基于特征重要性的启发式选择方法，通过将各个特征组合样本中各个特征的重要性进行累计，作为选择的标准；5判定终止条件：如果使用特征组合训练的模型精准度达到阈值要求，则结束，得到特征组合；否则，则进入步骤6；6依次进行特征组合交叉和特征组合变异，并将处理后的得到的特征组合重新输入至步骤3中；二、提取的特征组合输入到Transformer模型中，训练得到最终的恶意语音检测模型；三、提取待检测语音的样本中与训练时相同的特征组合，输入至恶意语音检测模型中进行检测，如果输出恶意语音的置信度大于0.5，则判定为恶意语音，如果输出恶意语音的置信度小于0.5，则判定为非恶意语音。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁大学 基于特征组合遗传算法的恶意语音检测方法
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