[发明专利]基于高频和瓶颈特征的说话人验证系统重放攻击检测方法

摘要

基于高频和瓶颈特征的说话人验证系统重放攻击检测方法，涉及说话人验证系统中的重放攻击电子欺诈检测方法，为了解决现有基线系统检测说话人验证系统重放攻击的等错误率高，可靠性差的问题。提取语音音频的高频特征，并输入高斯混合模型得到分类结果一；采用Light CNN提取语音音频的瓶颈特征，并输入随机森林集成学习模型，得到分类结果二；将分类结果一和分类结果二输入LR分类器得到检测结果，实现对重放攻击的检测。

主权项

1.基于高频和瓶颈特征的说话人验证系统重放攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、提取训练集语音音频的高频特征，以该特征为训练集数据训练高斯混合模型，得到训练分类结果一；步骤二、采用Light CNN提取训练集语音音频的瓶颈特征，以该特征为训练集数据训练随机森林集成学习模型，得到训练分类结果二；步骤三、以训练分类结果一和训练分类结果二为训练集数据训练LR分类器，LR分类器输出最终训练的分类结果，完成训练；步骤四、提取评估集语音音频的高频特征，并输入完成训练的高斯混合模型得到评估分类结果一；步骤五、采用Light CNN提取评估集语音音频的瓶颈特征，并输入完成训练的随机森林集成学习模型，得到评估分类结果二；步骤六、将评估分类结果一和评估分类结果二输入完成训练的LR分类器得到检测结果，实现对重放攻击的检测。