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基于改进时延神经网络的合成语音检测
1
作者
王志翼
张红兵
《电声技术》
2023年第9期118-120,共3页
在可变内核机制的时延神经网络基础上,提出一种带有全局多尺度注意力机制的神经网络结构和基于Fbank和翻转梅尔频率倒谱系数(Inversed Mel-Frequency Cepstral Coefficients,IMFCC)的融合特征。在ASVspoof 2019 LA数据集上,采用等错误...
在可变内核机制的时延神经网络基础上,提出一种带有全局多尺度注意力机制的神经网络结构和基于Fbank和翻转梅尔频率倒谱系数(Inversed Mel-Frequency Cepstral Coefficients,IMFCC)的融合特征。在ASVspoof 2019 LA数据集上,采用等错误率和测试集准确率作为评价指标。实验结果表明,使用提出的含全局多尺度注意力机制的神经网络结构,在相同声学特征的情况下,识别准确率比ECAPA-TDNN和SKA-TDNN分别提高5.1%和4.3%。
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关键词
时延神经网络
合成语音
特征融合
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职称材料
题名
基于改进时延神经网络的合成语音检测
1
作者
王志翼
张红兵
机构
中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院
出处
《电声技术》
2023年第9期118-120,共3页
基金
2023年中央高校基本科研业务费重大项目培育计划(JYTZD2023150)。
文摘
在可变内核机制的时延神经网络基础上,提出一种带有全局多尺度注意力机制的神经网络结构和基于Fbank和翻转梅尔频率倒谱系数(Inversed Mel-Frequency Cepstral Coefficients,IMFCC)的融合特征。在ASVspoof 2019 LA数据集上,采用等错误率和测试集准确率作为评价指标。实验结果表明,使用提出的含全局多尺度注意力机制的神经网络结构,在相同声学特征的情况下,识别准确率比ECAPA-TDNN和SKA-TDNN分别提高5.1%和4.3%。
关键词
时延神经网络
合成语音
特征融合
Keywords
time-delay neural network
synthetic speech feature fusion
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN912.33 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于改进时延神经网络的合成语音检测
王志翼
张红兵
《电声技术》
2023
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