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錄音回放是目前聲紋識別技術應對各種仿冒語音攻擊的主要手段。針對傳統語音特征無法區分真實語音和回放語音的問題，提出一種基于高斯濾波器組的 Fisher比混合倒譜特征提取算法。將高斯濾波器組代替傳統角濾波器組，分別采用線性頻率和逆ERB頻率替換MEL頻率，形成高斯線性頻率倒譜系數特征（G-LFCC）和高斯逆ERB頻率倒譜系數特征（G- IEFCC）兩個新的特征。通過 Fisher準則將G-LFCC和 G-IEFCC融合，生成新的混合特征參數，該特征提高了真實語音和回放語音在高頻段的區分度，同時降低回放語音在低頻段因不同錄音及回放設備造成的干擾。在 Asvspoc02017評測數據上的實驗結果表明，該算法混合特征具有較好的區分效果，與IMFCC、LFCC、CQCC和GSV等算法相比，等錯誤概率分別降低28%、38.8%、58.3%和43.7%。
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