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基于AdaBoost算法的回放语音检测方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.94 MB | 2021-06-03

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　　针对语音判别系统中单个分类器分类能力有限的问题，提出一种基于 Adaboost算法的回放语音检测方法。以常量Q倒谱系数和均值超矢量分别作为特征参数和 Adaboost算法的输人，将多个分类器的检测结果相结合并进行加权投票，从而降低系统的等错误率（EER）。研究关系因子、均值超矢量维数以及弱分类器数量对检测结果的影响，以设置系统的最优参数。实验结果表明，该检测方法在开发集和评估集上的EER值分别为4.17%和16.81%，相比 GMM-ML方法分别降低了65%和44%。

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