【摘 要】
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针对实际环境噪声下的手机来源识别问题,提出一种基于线性判别分析和时序卷积网络的手机来源识别方法。首先,通过分析不同手机语音特征在实际环境噪声下的分类性能,基于带能量描述符、常数Q变换域和线性判别分析得到一种新的手机语音混合特征。然后,以此混合特征为输入,基于时序卷积网络进行训练和分类。最后,在10个品牌、47种手机型号、32900条语音样本的实际环境噪声语音库上的测试结果显示,所提方法的平均识别准确率达到99.82%。此外,与经典的基于带能量描述符和支持向量机的方法,以及基于常数Q变换域和卷积神经网络的方
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,智能互联系统安徽省实验室（合肥工业大学）,工业安全与应急技术安徽省重点实验室（合肥工业大学）,安全关键工业测控技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573125),安徽省重点研究与开发计划(202004d07020011,202104d07020001),中国工程院咨询研究重点项目(2020-XZ-3),教育部人文社会科学研究青年基金(19YJC870021,18YJC870025),中央高校基本科研业务费专项资金(PA2020GDKC0015,PA2019GDQT0008,PA2019GDPK0072)。
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针对实际环境噪声下的手机来源识别问题,提出一种基于线性判别分析和时序卷积网络的手机来源识别方法。首先,通过分析不同手机语音特征在实际环境噪声下的分类性能,基于带能量描述符、常数Q变换域和线性判别分析得到一种新的手机语音混合特征。然后,以此混合特征为输入,基于时序卷积网络进行训练和分类。最后,在10个品牌、47种手机型号、32900条语音样本的实际环境噪声语音库上的测试结果显示,所提方法的平均识别准确率达到99.82%。此外,与经典的基于带能量描述符和支持向量机的方法,以及基于常数Q变换域和卷积神经网络的方
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