【摘 要】
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现有的大多数语音取证算法都集中于某一种伪造操作的检测.如果使用这些检测算法对其他伪造的操作进行检测,通常会导致检测结果的误判.针对该问题,提出了一种基于残差特征的卷
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,宁波,315211
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现有的大多数语音取证算法都集中于某一种伪造操作的检测.如果使用这些检测算法对其他伪造的操作进行检测,通常会导致检测结果的误判.针对该问题,提出了一种基于残差特征的卷积神经网络(CNN)来检测包括变调、加噪等四种伪造操作的数字语音.在提出的方法中采用固定的模板来提取语音残差输入网络,然后经过卷积层组转换为残差特征在网络中进行训练,最后使用Softmax分类器对测试语音进行分类.通过在TIMIT语音库上的实验表明,该残差特征可达到99％的检测率,并且对MP3的压缩也有很好的鲁棒性.
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