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申请/专利权人：南京龙垣信息科技有限公司
摘要：本发明涉及语音识别技术领域，具体涉及一种多重对抗判别伪造音频检测系统；包括数据采集模块、波形检测模型、时域特征建模模块和对抗神经网络分类器；波形检测模型用于提取预处理后的原始音频数据中的频谱，基于频谱的连续性判别原始音频是否为真实音频；时域特征建模模块用于对音频波形与特征进行建模；对抗神经网络分类器用于对特征进行判别，再次判别原始音频是否为真实音频；通过对目标音频进行波形频谱分析，采用深度神经网络对于音频波形与特征进行建模，使用对抗神经网络对特征进行判别，从而判断音频来源是否伪造，获得检测出深度音频的伪造，提高检测的准确性和鲁棒性的效果。
主权项：1.一种多重对抗判别伪造音频检测系统，其特征在于，包括数据采集模块、波形检测模型、时域特征建模模块和对抗神经网络分类器，所述波形检测模型与所述数据采集模块连接，所述时域特征建模模块与所述波形检测模型连接，所述对抗神经网络分类器与所述时域特征建模模块连接；所述数据采集模块用于采集原始音频数据，并对原始音频数据进行预处理，并输出音频信号；所述波形检测模型用于提取预处理后的原始音频数据中的频谱，基于频谱的连续性判别原始音频是否为真实音频；所述时域特征建模模块用于对音频波形与特征进行建模；所述对抗神经网络分类器用于对特征进行判别，再次判别原始音频是否为真实音频；所述时域特征建模模块包括多组卷积单元、池化单元和时频全局信息建模单元，多组所述卷积单元依次连接，首段的所述卷积单元与所述波形检测模型连接，尾端的所述卷积单元与所述池化单元连接，所述时频全局信息建模单元分别与所述池化单元和所述对抗神经网络分类器连接；多组所述卷积单元用于使用一组滤波器对音频分别进行局部特征提取，包括频率、语调、共振；所述池化单元用于进一步提取出显著的特征，提高检测的准确性和效率；所述时频全局信息建模单元用于在最大池化层后随机丢弃神经元，减少模型的过拟合风险。
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权利要求：
百度查询： 南京龙垣信息科技有限公司 多重对抗判别伪造音频检测系统
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