[发明专利]一种基于深度学习的人工合成声纹检测系统及方法有效
| 申请号： | 201910527094.0 | 申请日： | 2019-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN110289004B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 翁健;林越;郑晓鹏;罗晓峰;陈俊颖;温钊迪;罗伟其 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | G10L17/12 | 分类号： | G10L17/12;G10L17/26;G10L17/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510632 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的人工合成声纹检测系统及方法，该系统包括：包括自编码器、生成器和辨别器，自编码器包括编码器和解码器，编码器包括编码器第一卷积层、编码器批归一化层、编码器第一最大池化层、编码器第二卷积层、编码器第二最大池化层和编码器全连接层；解码器包括解码器嵌入层、解码器全连接层、解码器批归一化层、解码器第一反卷积层序列、解码器第二反卷积层序列和解码器卷积层序列；生成器结构与解密器结构相同；辨别器包括辨别器嵌入层、辨别器全连接层、辨别器第一卷积层序列、辨别器第二卷积层序列、多分类器和辨别器输出层。本发明对人工合成声纹达到较高的检测准确率，同时对属于已知类的样本有更好的分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 人工合成 声纹 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的人工合成声纹检测系统，其特征在于，包括自编码器、生成器和辨别器，所述自编码器包括编码器和解码器，所述生成器用于生成虚假特征向量，所述辨别器用于根据真实及虚假的人工合成声纹的特征向量计算得到均方差和交叉熵损失值；所述编码器包括编码器第一卷积层、编码器批归一化层、编码器第一最大池化层、编码器第二卷积层、编码器第二最大池化层和编码器全连接层；所述解码器包括解码器嵌入层、解码器全连接层、解码器批归一化层、解码器第一反卷积层序列、解码器第二反卷积层序列和解码器卷积层序列；所述生成器结构与解密器结构相同；所述辨别器包括辨别器嵌入层、辨别器全连接层、辨别器第一卷积层序列、辨别器第二卷积层序列、多分类器和辨别器输出层。
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