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如何使用数字语音取证算法设计一个多分类器的详细资料说明

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.71 MB | 2020-09-10

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  现有的数字语音取证研究主要集中于对单一的某种操作进行检测,无法对不相关的操作进行判断。针对该问题,提出了一种能够同时检测经过变调、低通滤波、高通滤波和加噪这四种操作的数字语音取证方法。首先,计算语音的归一化梅尔频率倒谱系数(MFCC)统计矩特征;然后通过多个二分类器对特征进行训练,并组合投票得到多分类器;最后使用该多分类器对待测语音进行分类。在TIMIT以及UME语音库上的实验结果表明,归一化MFCC统计矩特征在库内实验中均达到了97%以上的检测率,且在对MP3压缩鲁棒性测试的实验中,检测率仍能保持在96%以上。

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