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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明公开了一种基于特征融合和单分类的语音欺诈检测方法，所述方法包括如下步骤：S1：构建增强语音训练集；S2：提取待检测语音的Log‑Mel谱，利用TRawNet提取待检测语音的时域特征，将两个特征进行融合；S3：将融合后的特征送入图注意力网络中，对不同时域和频域上的信息进行建模，并用单分类损失函数训练整个网络。该方法使用基于图注意力网络的特征融合方法，将语音的时域特征和频域特征相结合，并对不同片段之间的关系进行了建模，提取出更有判别力的特征；提出的单分类损失函数在保留真实语音声学多样性的同时，解决了由信道效应带来的检测能力下降的问题，使模型的泛化能力进一步增强。
主权项：1.一种基于特征融合和单分类的语音欺诈检测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤S1：根据开源数据集和信道模拟器生成真实语音的增强数据，并构建增强语音训练集；步骤S2：提取待检测语音的Log-Mel谱fs，并利用时域特征提取网络TRawNet提取待检测语音的时域特征ft，将fs和ft融合后得到特征和步骤S3：将融合后的特征和送入图注意力网络中，对不同时域和频域上的信息进行建模，得到语音的深度特征g*，并用单分类损失函数训练整个网络，使模型学习真实语音的分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于特征融合和单分类的语音欺诈检测方法
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