一种基于卷积神经网络对不同场景鲁棒的重录语音检测算法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络对不同场景鲁棒的重录语音检测算法，具体涉及语音检测算法领域，通过将语音时频图输入至算法模型内，算法模型包含七层，每层包含一个卷积层与一个池化层，卷积层的输出通过线性整流函数，并在层与层之间加入残差连接，最后通过全局池化提取最终特征，并通过sigmoid预测检测结果。本发明采用时频图作为本发明中网络的数据输入形式，相对于直接输入语音数据，时频图对于重录设备引入的特征信息有相对密集的分布，更有利于神经网络特征提取，从而加快训练，提高精度。