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专利名称：一种基于卷积神经网络的防录音攻击检测的声纹认
证方法
专利类型：发明专利
发明人：谢志峰,张伟彬,徐向民申请号：CN201910092782.9申请日：20190130公开号：CN109754812A公开日：20190514
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的防录音攻击声纹认证方法，包括步骤：步骤S101：获取待检测音频构建声纹认证数据集；步骤S102：对声纹认证数据集的音频进行特征提取，包括特征MFCC、瓶颈层特征；步骤S103：结合MobileNet和Unet构建卷积神经网络；步骤S104：将声纹认证数据集输入到卷积神经网络进行训练；步骤S105：使用测试音频，将瓶颈层特征输入到训练好的卷积神经网络中得到测试分数判断真实说话或录音音频。本发明结合了Unet和MobileNet两模型的特点，具有较低的模型复杂度，即较低的模型大小和耗费较小的计算资源，且具有较高识别准确率，能够移植并应用在手机端和嵌入式设备中。
申请人：华南理工大学
地址：5100 广东省广州市天河区五山路381号
国籍：CN
代理机构：广州粤高专利商标代理有限公司
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