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[期刊论文] 作者：王华朋,牛瑾琳,刘元周,张琨瑶,,
来源：中国刑警学院学报 年份：2020
声音信号分类是准确进行语音预测、解码和识别的基础工作.深度神经网络是目前音频分类的主流方法.选用19种不同语音特征,以3种噪声作为分类对象,采用深度长短时记忆神经网络...
[期刊论文] 作者：杨海涛,王华朋,楚宪腾,牛瑾琳,张琨瑶,
来源：警察技术 年份：2022
为快速准确的识别公安工作中常见的伪造语音,采用深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行伪造语音检测.模型中卷积层可以有效获取声学信息,池化层进行下采样处理防止网络过拟合,全连接层则进行真伪分类.提取英文及中文数据库中音频文件的梅尔......
[期刊论文] 作者：倪令格,王华朋,刘元周,张琨瑶,牛瑾琳,
来源：中国人民公安大学学报:自然科学版 年份：2020
目的深入研究在法庭语音证据的真实性检验中,翻录操作对常用声痕迹特征产生的影响。方法录制100段原始语音,其中20段语音经实验室、室外环境直接转录,80段语音进行篡改处理后...
[期刊论文] 作者：牛瑾琳,王华朋,张琨瑶,倪令格,刘元周,,
来源：中国司法鉴定 年份：2021
目的人工智能(Artificial Intelligence,AI)生成高质量人脸图像的伪造技术愈发成熟,使得人脸图像的真实性检验面临重大考验。利用一种深度学习的方法对真伪人脸图像进行二分类,以实现对伪造图像的识别。方法提出一种基于迁移学习的方法,构建MobileNetV2网络,保......
[期刊论文] 作者：张琨瑶,王华朋,牛瑾琳,倪令格,刘元周,
来源：刑事技术 年份：2021
目的为了提高实际工作中获取到的音频资料中语音的质量,降低噪声对语音质量及可懂度的影响,提出了一种基于深度卷积神经网络的语音降噪模型。方法该模型通过卷积、加偏置、批量归一化、Relu激活的多层循环结构,能够有效地对低信噪比条件下语音中的洗衣机噪声、......
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