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針對語音判別系統(tǒng)中單個(gè)分類器分類能力有限的問題，提出一種基于 Adaboost算法的回放語音檢測方法。以常量Q倒譜系數(shù)和均值超矢量分別作為特征參數(shù)和 Adaboost算法的輸人，將多個(gè)分類器的檢測結(jié)果相結(jié)合并進(jìn)行加權(quán)投票，從而降低系統(tǒng)的等錯(cuò)誤率（EER）。研究關(guān)系因子、均值超矢量維數(shù)以及弱分類器數(shù)量對檢測結(jié)果的影響，以設(shè)置系統(tǒng)的最優(yōu)參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測方法在開發(fā)集和評估集上的EER值分別為4.17%和16.81%，相比 GMM-ML方法分別降低了65%和44%。
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