CN114550751B 基于韵律特征和随机森林分类器的语音倍速攻击检测方法 （浙江大学）_第1页
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AcousticAnalysis-Jitter,ShiHNRParameters.ProcediaTechnology.2013,基于韵律特征和随机森林分类器的语音倍本发明公开了一种基于韵律特征和随机森有音频的抖动特征、颤音特征和谐波噪声比特明通过语音识别系统已有的麦克风和语音硬件2获取音频数据集，包括正常音频和倍速对抗音频；所述的倍速32.根据权利要求1所述的基于韵律特征和随机森林分类器的语音倍速攻击检测方法，4[0002]自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition，ASR)系统可以识别语音并输出语音识别文本。现有流行的ASR系统包括开源系统(如Kaldi和DeepSpeech)和商业系统(如可能的单词序列。过单纯地加速或减慢原始音频使ASR识别错误，只需修改一个片段的速度(例如20ms)就能5[0024]其中，Ai表示音频中第i个颤音的持续时间，M表示音频中颤音的总数量，shim、6述的hnr15的分析窗口长度是hnr0[0031]本发明通过语音识别系统已有的麦克风和语音硬件就可以高效地检测语音倍速[0032]图1是本发明实施例示出的一种基于韵律特征和随机森林分类器的语音倍速攻击速对抗音频中提取出差异性大的特征。韵律特征是人类语言和情绪表达的重要形式之一，7[0038]抖动表征的是信号周期间的频率变化，主要是由于缺乏对声带振动的控制而造[0043]rap特征为相对平均抖动，表示为一个抖动与其两个相邻抖动的平均值之间的平[0045]ppq5特征表示为一个抖动与其四个相邻抖动的平均值之间的平均绝对差除以平8[0055]apq11即表示一个颤音振幅与其十个相邻颤音振幅的平均值之间的平均绝对差除0.149能够对这种不添加噪声的倍速对抗音频进行

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