基于GMM统计特性的电子伪装语音鉴定研究

来源：计算机技术与发展杂志2017年第01期北京时间：

作者：李燕萍;林乐;陶定元

摘要：数字多媒体技术的发展使多媒体信息得到广泛使用和传播，给人类的信息交流带来极大的便利。随着语音相关技术的发展与逐渐成熟，对于语音信号处理的应用也越来越广泛。数字多媒体信息易于修改的特点，使其面临着恶意篡改带来的严重危机。近年来，手机应用软件市场上出现了大量的变声软件，例如微信变声器、超级变声器等等，类似变声器的下载量动辄上百万，这些应用软件可使说话人的声音发生巨大的改变，致使一般的听话人无法辨认发音人的身份、年龄乃至性别，即使是对话者非常熟悉的人也很难识别出说话者的身份。提出了一种鉴定电子伪装语音的方法，通过GMM模型建模，将其均值矢量构成组合特征，然后基于SVM分类器进行训练和鉴别。通过对比语音伪装前后的梅尔倒谱特征参数的统计特性变化，对特征参数的变化规律进行了分析研究。实验结果表明，提出的方法对电子伪装语音的鉴定正确率达到90%。

关键词：变声软件;电子伪装语音;梅尔倒谱系数;支持向量机;高斯混合模型