一种基于融合特征的加性噪声环境下手机来源识别方法
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联系人：杨辉
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成果介绍
(1)授权公告号CN 110136746 B
(2)授权公告日2021.11.09
(3)申请号 201910231119 .2
(4)申请日 2019 .03 .26
(5)同一申请的已公布的文献号申请公布号 CN 110136746 A
(6)申请公布日 2019 .08 .16
(7)专利权人 宁波大学
地址 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号
(8)发明人 王让定 秦天芸 严迪群
(9)专利代理机构 宁波诚源专利事务所有限公司
代理人 袁忠卫 李娜
审查员 谭雪艳
(54)发明名称
一种基于融合特征的加性噪声环境下手机来源识别方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于融合特征的加性噪
声环境下手机来源识别方法，其将从傅里叶域中
提取的MFCC特征、STFTSDF特征和从CQT域提取的
CQTSDF特征组成的融合特征作为设备指纹，相较
于单一特征能够更精确的表征设备区分信息；在
训练阶段采用了多场景训练的方式，训练集中不
仅有未添加场景噪声的干净的语音样本，还有含
有不同场景噪声类型和噪声强度的含噪语音样
本，训练得到的M分类模型具有通用性，并且对已
知噪声场景和未知噪声场景的语音样本都能进
行有效的手机来源识别；其使用深度学习的CNN
模型来建立M分类模型，CNN模型不仅提升了对未
添加场景噪声的干净的语音样本的来源识别准
确性，而且大幅度提升了含噪语音样本的手机来
源识别效果，噪声鲁棒性强。
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