謊言檢測的重要性不言而喻,測謊在輔助公安偵查、防止電信詐騙等方面有著重要的意義。以往測謊的方法往往使用專業(yè)且昂貴的儀器,并測量受試者的生理信號變化作為檢測依據(jù),例如脈搏、血壓、腦電波等。相比之下,利用語音進行測謊則非常方便快捷,其非接觸式、非強迫的特點不易引起受試者的排斥情緒和恐懼心理,因此更具有隱蔽性和客觀性。然而目前語音測謊尚處于起步階段,還有許多問題需要解決。深度神經(jīng)網(wǎng)絡近年來在圖像識別,語音處理等領域表現(xiàn)出卓越的性能,這給語音測謊提供了新的研究思路,因此,本文將深度神經(jīng)網(wǎng)絡應用于語音測謊,針對目前語音測謊存在的幾個問題進行了研究,主要工作從以下三個方面展開:(1)構(gòu)建了漢語謊言語料庫�，F(xiàn)有的謊言語料庫很少,尤其是漢語謊言語料庫匱乏。為了對謊言語料尤其是漢語謊言語料進行補充,本文參考了既有的謊言語音獲取經(jīng)驗,將“狼人游戲”和“殺手游戲”做為語料的背景來源,從互聯(lián)網(wǎng)上選取了相關的高質(zhì)量視頻,之后使用專業(yè)的音頻處理軟件從中提取、剪切出時長為數(shù)秒的短語音,構(gòu)建了一個純漢語的謊言語料庫,并提取出這些語料的語音特征,用分類器加以識別,對語音測謊進行了初步的探索。(2)提出了一種改進的半監(jiān)督...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2基礎的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖

2相關理論基礎8圖2基礎的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖2.2.1自編碼網(wǎng)絡自編碼網(wǎng)絡最早由Rumelhart等人提出，它通過對原始輸入數(shù)據(jù)的特征進行提取從而復現(xiàn)原始輸入，因此能提取出給定樣本的隱層特征，常用于表示學習和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換[27,28]。如圖2所示的三層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)的自編碼網(wǎng)絡和其相似，....

圖3去噪自編碼網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖

是對原始自編碼網(wǎng)絡的一種擴展，應用非常廣泛。DAE在訓練時，需要將一定比例的隨機噪聲加入待輸入的數(shù)據(jù)中，然后再進行普通的編碼解碼過程，最關鍵的是解碼部分，解碼網(wǎng)絡需要對受損數(shù)據(jù)的編碼形式進行解碼，盡可能的還原出未受損時的數(shù)據(jù)，以增強提取出的特征對于干擾的抵抗力，提高網(wǎng)絡的魯棒性能....

圖4稀疏自編碼網(wǎng)絡訓練示意圖

2相關理論基礎10即使網(wǎng)絡的隱藏層單元設置較多，它依然可以提取出重要的特征。圖4稀疏自編碼網(wǎng)絡訓練示意圖2.2.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡上世紀中期，加拿大的研究者發(fā)現(xiàn)人類在觀看某事物時，視覺神經(jīng)并不是對視野內(nèi)的全部信息都予以關注，而是只會對特定區(qū)域有較明顯反應，該區(qū)域就是感受野，這一發(fā)現(xiàn)促....

圖5循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖

紜?在RNN的訓練過程中，一個序列當前時刻的輸出不僅受當前時刻的輸入的影響，也與先前時刻的輸出有關。為了做到這點，RNN會對先前時刻的信息進行記憶，在計算當前輸出時再應用這些記憶信息。從結(jié)構(gòu)上來說，RNN的隱藏層之間的節(jié)點也是有連接的，這就和傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡大不相同，并且隱藏層的的....

本文編號：3930816