基于深度学习的反欺骗声纹识别系统设计与实现

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随着信息技术的迅速发展和个人数据的蓬勃增长,对信息的访问控制和隐私保护一直是人们关注的热点。由于不同人的发声器官在形状、大小等结构上各不相同,且每个人都有着自己独特的发声习惯,使得每个人的声音听起来都独具自己的特点,能够根据一个人的声音来确定其身份。语音也是人类日常沟通交流最直接、普遍的方式,通过说话人的语音进行说话人身份的识别或验证安全便捷,易于大规模推广。在电子支付、智能门锁、安防等信息安全领域,声纹识别技术已逐渐成为身份认证方式的主流趋势。虽然声纹识别相关的研究已取得了巨大的进展,但离投入真实应用还存在一些待解决的问题。声纹识别系统的实际应用,往往是在复杂多样的应用环境中且面临着多种类型的未知欺骗语音,主要的欺骗语音通常由语音合成、语音转换以及录音重放等方法得到。传统的声纹识别系统缺乏对输入语音的欺骗性检测,欺骗语音的攻击会极大程度上降低系统的安全性能。针对以上问题,本文提出了一种基于深度学习的反欺骗声纹识别算法。该算法对语音提取多张不同窗口设置的语谱图特征作为输入,多张不同分辨率的语谱图有利于从原始语音中获取更充分、全局的信息,并基于深度残差网络和通道注意力特征融合机制从语音中提取高层次的语音表征,实现对输入语音的欺骗性检测以及说话人身份验证。该算法在公开语音数据集ASVSpoof 2019上进行了一系列对比实验,结果证明了本文提出的多分辨率语谱图结合深度学习模型能够有效检测多种类型的欺骗语音。在该算法基础上,本文设计与实现了基于深度学习的反欺骗声纹识别系统,并详细描述了系统相关的需求分析、系统架构组成以及各层工作的流程,在论文的最后对反欺骗声纹识别系统内各个组成模块的设计以及具体功能作用进行了详细的阐述。
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