基于AdaBoost算法的回放语音检测研究
来源：计算机工程杂志2019年第12期北京时间：
作者：贾甜博, 蒋晔
单位：南京财经大学 信息工程学院, 南京 210023
摘要：针对语音判别系统中单个分类器分类能力有限的问题，提出一种基于AdaBoost算法的回放语音检测方法。以常量Q倒谱系数和均值超矢量分别作为特征参数和AdaBoost算法的输入，将多个分类器的检测结果相结合并进行加权投票，从而降低系统的等错误率（EER）。研究关系因子、均值超矢量维数以及弱分类器数量对检测结果的影响，以设置系统的最优参数。实验结果表明，该检测方法在开发集和评估集上的EER值分别为4.17%和16.81%，相比GMM-ML方法分别降低了65%和44%。
关键词：自动说话人确认,回放语音检测,AdaBoost算法,均值超矢量,加权投票
基金资助：江苏省自然科学基金青年基金（BK20150987）。
