一种基于卷积神经网络的言语置信度评测方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的言语置信度评测方法。该方法首先对采集的语音样本进行分帧，并提取每帧的梅尔倒谱系数，构成单通道梅尔倒谱系数图像；然后构建六层卷积神经网络，构建前三层为使用尺寸不同的卷积滤波器的卷积层，第四层为生成全局特征图的聚合层，第五层和第六层为由2048个线性修正单元的全连层；最后将梅尔倒谱系数图像输入构建的卷积神经网络进行言语置信度评测。实验结果显示，该置信度评测方法对谎言的识别率达到73％。