【摘 要】
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针对电子伪装语音还原研究在还原模型的构建方面并无突破性进展的状况,提出了一种基于扩大的因果卷积神经网络(Dilated Casual-Convolution Neural Network,DC-CNN)的电子伪
【机 构】
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华东政法大学刑事司法学院,华东政法大学信息科学与技术系,复旦大学大数据学院,公安部第三研究所信息网络安全公安部重点实验室
【基金项目】
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2014年国家社会科学基金重大项目(第二批)(14ZDB147);公安部科技强警基础工作专项项目(2017GABJC33);教育部2017年第二批“云数融合科教创新”基金课题(2017B06106);华东政法大学《人工智能导论》通识重点课程建设项目(A-0312-18-174794)资助
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针对电子伪装语音还原研究在还原模型的构建方面并无突破性进展的状况,提出了一种基于扩大的因果卷积神经网络(Dilated Casual-Convolution Neural Network,DC-CNN)的电子伪装语音还原模型。该还原模型以DC-CNN为框架,对电子伪装语音历史采样点的声学信息与还原因子进行卷积和非线性映射运算。同时模型的神经网络采用跃层连接技术以优化深层传递,再经过压扩转换后输出还原语音。该模型具有非线性映射性、扩展性、多适应性与条件性、并发性等明显特点。在实验分析中,以3个基本变声功能:
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