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公开(公告)号:CN117292677A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311294209.9
申请日:2023-10-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G10L15/01 , G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/07 , G10L15/16 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种用于语音转换系统的音质评估方法,先将语音数据进行文件格式转换,再使用神经网络模型对格式转换后的文件进行特征提取,构建损失函数,使用已标注MOS评价分数的公开语音数据集对神经网络模型进行训练,得到训练好的神经网络模型,用于实际评估。本方法通过对主观评价的分数进行预测,能在一定程度上代替语音的主观评价,省去了人工成本。另外,通过改变评测分数的类别,使预测的分数既可以是语音MOS分数,也可以是相似度分数,从而实现多类别的评价分数预测。
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公开(公告)号:CN119864053A
公开(公告)日:2025-04-22
申请号:CN202510026212.5
申请日:2025-01-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种采用双维度图注意力的伪造语音检测方法,对原始语音进行预加重处理,提取每一帧的线性频率倒谱系数特征;根据线性频率倒谱系数特征并使用BP算法对真实语音和伪造语音进行GMM建模,采用期望最大化算法对训练数据进行迭代运算,直至收敛,统计语音帧数并分别计算每帧语音特征在各个高斯分量的LGP,再减去常数项并进行标准化处理;本发明通过采用双向细分法(BP)对高斯混合模型进行建模,使相邻高斯分量的均值向量差异较小,不仅使二维卷积能够有效地捕捉高斯分量之间的依赖关系,为图注意力模块提供更明确、更紧密的特征关系,增强注意力机制对全局特征的表征能力,该方法从局部到全局优化特征空间结构,提升伪造语音检测的性能。
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公开(公告)号:CN117831510A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202410068124.7
申请日:2024-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及身份隐私保护技术领域,具体涉及一种面向语音数据的身份隐私保护方法及系统,包括:语音特征提取模块,通过F0提取器、BN向量提取器和x‑vector提取器提取用户的语音信号的F0、BN向量和x‑vector;修改x‑vector模块,将得到的x‑vector通过三个独立训练的对抗样本生成器,生成匿名化x‑vector;语音合成模块,将F0、BN向量和匿名化x‑vector通过MFCC生成器生成MFCC,并将生成的MFCC与F0、匿名化x‑vector一同输入声码器,生成匿名化语音。本发明在保证安全性的同时,尽量保留数据的可用性,避免不必要的信息损失,更好地保留了原语音的音质和可懂度。
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