【摘 要】
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模仿者蓄意模仿说话人的语音,当相似度达到一定程度时,身份鉴别系统就有可能被模仿者欺骗,并授予其相应的权限,使得系统被模仿者侵入,致使用户的个人信息面临被窃取、破坏的
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模仿者蓄意模仿说话人的语音,当相似度达到一定程度时,身份鉴别系统就有可能被模仿者欺骗,并授予其相应的权限,使得系统被模仿者侵入,致使用户的个人信息面临被窃取、破坏的危险。因此,进行蓄意模仿语音的分析研究对信息安全、刑侦和国防等均具有重大意义。 文章首先介绍蓄意模仿语音的研究现状以及反蓄意模仿的相关概念和含义,分析并举例说明了蓄意模仿语音对社会和信息安全的危害。简要介绍了蓄意模仿语音说话人识别系统的构成,分析语音端点检测的重要性,提出一种融合时域和频域的音频短时特征参数的时-频端点检测算法,将所提算法与双门限法、短时TEO能量法的对比实验,实验结果表明,时-频端点检测算法在带噪语音时依然具有较高的识别语音端点的性能。 其次,对 MFCC倒谱参数及其差分倒谱参数进行详细阐述,在 Mid-MFCC和IMFCC两种改进的 MFCC特征参数的基础上,根据增减分量法原理,提出MFCCMFCC和MMI-MFCC混合特征参数。 最后,介绍蓄意模仿语音库的建立和语音相似度主观评价方法;研究 MFCC、MFCCMFCC和 MMI-MFCC混合特征参数对蓄意模仿语音的分辨性能,以及这些参数对蓄意模仿语音相似程度的描述能力,实验结果证明,MMI-MFCC混合特征参数性能最好。建立基于SVM的反蓄意模仿语音识别系统,并与基于VQ的说话人识别系统性能作对比,错误接受率从VQ系统的10.07％低到了SVM系统的6.86%,验证了本文建立的系统具有更加优良的性能。
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