一种基于多路径网络的说话人确认欺骗检测方法

摘要

本申请提供一种基于多路径网络的说话人确认欺骗检测方法，包括：获取说话人真实语音数据和欺骗语音数据；采用编解码器对所获取的语音进行数据增强，提取所有语音数据的线性频率倒谱系数特征；将编解码方式不同的语音视为来自不同的域，用高斯混合模型提取各域语音的高斯概率特征；构建多路径神经网络，每个域的高斯概率特征分别作为一个神经网络路径的输入；对所述多路径网络进行训练；获取新的说话人语音，对新的语音进行欺骗检测。本发明用高斯混合模型提取各域语音的高斯概率特征，使用多路径网络模型判断语音是真实语音还是欺骗语音，提高了语音欺骗检测系统的泛化性。