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贵州省科学技术基金(J[2012]2132)

作品数：6 被引量：8H指数：2
相关作者：潘平罗辉何朝霞王洋李换双更多>>
相关机构：贵州大学哈尔滨工业大学长江大学更多>>
发文基金：贵州省科学技术基金贵阳市科学技术计划项目贵州省教育厅自然科学研究项目更多>>
相关领域：电子电信自动化与计算机技术理学更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 3篇电子电信
  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇识别方法
  • 2篇说话人
  • 2篇说话人识别
  • 2篇说话人识别方...
  • 2篇子模
  • 2篇篡改
  • 2篇篡改检测
  • 1篇带通
  • 1篇带通滤波
  • 1篇带通滤波器
  • 1篇信号
  • 1篇信息安全
  • 1篇信息安全风险
  • 1篇信息安全风险...
  • 1篇信息安全风险...
  • 1篇音频
  • 1篇音频信号
  • 1篇支持向量

机构

  • 6篇贵州大学
  • 2篇长江大学
  • 2篇哈尔滨工业大...

作者

  • 6篇潘平
  • 5篇罗辉
  • 2篇何朝霞
  • 2篇王洋
  • 1篇李换双
  • 1篇周超
  • 1篇黄亮

传媒

  • 2篇中国测试
  • 1篇科技导报
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机应用
  • 1篇贵州大学学报...

年份

  • 2篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2014
  • 2篇2013
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
音色变换音频信号的篡改检测技术研究被引量：2
2017年
针对音色变换软件带来的社会安全问题,提出一种音频信号篡改检测方法。首先根据语音信号的混沌特性和人耳的听觉特性,利用美尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstral coefficients,MFCC)特征提取原理,提取待测音频的杜芬频率倒谱系数(Duffing frequency cepstral coefficients,DFCC),然后将特征参数的幅度进行提升,利用支持向量机(SVM)将特征参数与语料库里的特征进行分类。分类成功的情况下,根据幅度提升的大小判断待测音频信号是否经过篡改;同时根据幅度提升的大小和待测音频的性别判断说话人的真实性别。大量的实验结果表明,该方法在音频信号的篡改检测和音频信号说话人的真实性别判断方面均具有较高的准确率,并且性能稳定。
何朝霞潘平罗辉
关键词：篡改检测特征提取支持向量机
基于量子神经网络的信息安全风险评估方法被引量：3
2013年
针对信息安全风险评估对象的多样性和信息的不确定性、数据量大以及无规律性的特点,提出基于量子神经网络的信息安全风险评估方法。将实际检测的对象属性作为量子神经网络的输入,经量子神经网络系统处理,获得信息系统的综合风险。实验仿真结果表明:基于量子神经网络的风险评估方法比经典BP网络评估方法更有效、可靠,可以应用于实际的信息安全风险评估中。
罗辉潘平李换双
关键词：量子神经网络BP神经网络信息安全风险评估
基于量子逻辑线路神经网络的说话人识别方法
2013年
由于说话人的语音信号具有时变性、随机性,其特征参数也呈现出高维及相邻帧变化较大等特点。从量子信息处理理论出发,将一帧语音信号视为一个量子态,在传统神经网络的基础上,利用量子逻辑线路构造神经网络,实现说话人语音信号的有效聚类,探索一种基于量子逻辑线路神经网络的说话人识别模型与方法。利用模型固有的大量全局吸引子,可有效降低语音信号处理的时间及复杂度。通过在经典计算机上模拟仿真,并与BP神经网络说话人识别模型进行对比,表明该方法能够加快说话人识别模型的收敛速率,对参数变化具有更好的鲁棒性,且其系统识别率比BP神经网络方法平均提高了3.34%。
潘平罗辉王洋
关键词：神经网络说话人识别
复制粘贴音频信号的篡改检测技术研究被引量：1
2016年
根据数字录音设备在录音过程中不仅记录语音内容本身,还携带微弱的电网信号的特点,提出一种基于电网频率的特征提取和复制粘贴篡改检测方法。方法利用Duffing带通滤波器获取携带电网信号的语音信号,然后提取该语音信号的Mel频标倒谱系数(MFCC),最后将特征参数运用于基于量子模距离的判决模型,对音频信号进行复制粘贴篡改检测。通过实验分析,该方法在数字语音删除、复制粘贴篡改检测方面,具有较高的正确率;音频信号越长,检测的正确率越高;MFCC参数提取过程中,帧长和帧移越小,检测的正确率越高。该方法可为音频信号篡改检测提供一个新的研究方向。
何朝霞潘平罗辉
关键词：篡改检测MFCC
基于量子模距离的说话人识别方法被引量：2
2014年
概率测度和距离测度是模式识别最基本的两种测度,矢量量化算法是典型的基于距离测度的模式识别算法。根据量子模距离测度理论,在矢量量化算法的基础上,探索一种基于量子模距离的说话人识别方法。该方法针对说话人语音的时变性、随机性、特征维数较高等特点,将一帧语音信号视为一个量子态,并根据量子测量理论,对量子态之间进行模距离测量,从而对量子态进行有效的分类和聚类。研究表明该方法能有效地降低语音信号处理的复杂度。在经典计算机上的仿真表明,该方法在运行时间上略优于矢量量化算法,在识别率上明显优于矢量量化算法,为说话人识别的理论研究提供了新的途径。
罗辉潘平王洋
关键词：量子说话人
基于量子隧穿效应的说话人真伪鉴别方法
2017年
针对语音信号的非结构化特点,提出了一种基于量子隧穿效应的说话人真伪鉴别方法。以量子隧穿效应为理论依据,首先,在分析语音信号分帧的量子特性基础上,将每一帧语音信号看作一个量子态,实现算法的量子化;然后,利用势垒能分离能量的特性,通过构建势垒组以提取信号的能量谱特征,并以此作为特征参数;最后,通过高斯混合模型(GMM)进行语音信号建模,完成说话人的真伪鉴别。仿真结果表明,相对于传统方法,利用量子隧穿效应理论实现说话人鉴别可以有效降低算法的复杂度,提高识别的识别率和可靠性,为量子信息理论和说话人真伪鉴别方法提供了新的研究途径。
黄亮潘平周超
关键词：说话人高斯混合模型
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