一种基于一类分类的轻量级语音欺骗检测算法
公开
摘要
本发明公开了一种基于一类分类的轻量级语音欺骗检测算法，针对真实语音和欺骗语音特性设计了新的损失函数DOC‑Softmax，即在一类分类损失函数OC‑Softmax的欺骗语音空间中引入分散损失函数来缓解训练数据和测试数据之间特征分布不匹配的问题，从而提高语音欺骗检测模型的准确率和泛化能力。同时，利用知识蒸馏框架将语音欺骗检测算法设计为轻量级的语音欺骗检测算法，减少了模型的参数量，使其便于部署到移动端或嵌入式设备中。此模型比使用完全相同的模型结构、训练数据和只使用硬标签训练方法得到的模型拥有更好的泛化能力。
基本信息
专利标题 ：
一种基于一类分类的轻量级语音欺骗检测算法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114566170A
申请号 ：
CN202210193172.X
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
彭海朋任叶青李丽香赵洁薛晓鹏赵猛猛孟寅暴爽
申请人 ：
北京邮电大学
申请人地址 ：
北京市海淀区西土城路10号
代理机构 ：
北京挺立专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
高福勇
优先权 ：
CN202210193172.X
主分类号 ：
G10L17/04
IPC分类号 ：
G10L17/04 G10L17/14 G10L25/51 G06V10/774 G06V10/764
IPC结构图谱
G
G部——物理
G10
乐器；声学
G10L
语音分析或合成；语音识别；语音或声音处理；语音或音频编码或解码
G10L17/00
讲话者辨认或验证
G10L17/04
训练，登记或模型的建立
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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