【摘 要】
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为进一步提高语音欺骗检测的准确率,提出一种融合LSTM?GRU网络的语音逻辑访问攻击(语音转换、语音合成)检测方法.融合LSTM?GRU网络是由长短期记忆网络(Long short?term memory,LSTM)层、门控循环神经单元(Gated recurrent unit,GRU)层、丢弃层、批归一化层和全连接层串联结合的一种混合网络,其中LSTM层可以解决语音序列中的长时依赖问题,GRU层则可降低模型参数量.实验在ASVspoof2019 LA数据集上进行,提取20维的梅尔倒谱系数特征用于模型训练
【机 构】
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中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院,沈阳 110854;广州市刑事科学技术研究所,广州 510030
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为进一步提高语音欺骗检测的准确率,提出一种融合LSTM?GRU网络的语音逻辑访问攻击(语音转换、语音合成)检测方法.融合LSTM?GRU网络是由长短期记忆网络(Long short?term memory,LSTM)层、门控循环神经单元(Gated recurrent unit,GRU)层、丢弃层、批归一化层和全连接层串联结合的一种混合网络,其中LSTM层可以解决语音序列中的长时依赖问题,GRU层则可降低模型参数量.实验在ASVspoof2019 LA数据集上进行,提取20维的梅尔倒谱系数特征用于模型训练,在测试阶段使用训练好的LSTM?GRU模型对测试集中的语音进行欺骗检测.与GRU网络及LSTM网络的比较结果表明:LSTM?GRU网络在3种网络模型中正确识别率最高,等错误率(Equal error rate,EER)比ASVspoof2019挑战赛所提供基线系统低27.07％,对逻辑访问攻击语音检测的平均准确率达到98.04％,并且融合LSTM?GRU网络具备训练时间短、防止过拟合及稳定性高等优点.结果证明本文方法可有效应用于语音逻辑访问攻击检测任务中.
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