语音变换欺骗是指利用语音处理算法改变原说话人的语音特征,从而导致说话人识别系统产生极高的错误拒绝率,达到隐藏说话人身份的目的 .其实现成本低廉,并且已集成在众多的音频处理工具中,对社会安全带来严重威胁.然而,目前对于变换欺骗的检测研究仍然不足.为此,提出了一种基于密集卷积神经网络的语音变换欺骗检测方法,以区分欺骗语音和真实语音.该网络总共包含135层的网络层,通过最大化短路径地连接强化数据传输,可同时利用深层和浅层的边缘特征进行分类,抑制退化现象,从而进一步提高检测的准确率.实验结果表明,该算法对不同欺骗因子下的欺骗语音的检测准确率超过了98％.
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