Detecting Gender, Emotions, and Spo

Detecting Gender, Emotions, and Spoofing from Voice May 2017 – February 2018Stevens & Accenture Research Project· Objective: To detect gender, emotions, and spoofing attacks from voice signals with machine learningand deep neural networks.· We implemented machine learning systems and convolution deep neural networks to detect gender,emotions, and spoofing attacks with voice features such as spectrograms, mel-frequency cepstral coefficients(MFCCs), tempo-grams, chroma, and tonnetz. The detection of seven emotions reached 99%accuracy when evaluated with SAVEE dataset. We propose the use of speed features in addition to thetraditional features to detect various spoofing models. The spoofing attacks were detected with about94% accuracy when evaluated with Automatic Speaker Verification Spoofing and CountermeasuresChallenge (ASVspoof 2015) Database.· We developed a Python package for voice spoofing detection and it turned into a US patent.

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从语音中检测性别，情绪和欺骗行为2017年5月– 2018年2月， 史蒂文斯与埃森哲研究项目 ·目标：使用机器学习 和深度神经网络从语音信号中检测性别，情绪和欺骗攻击。 ·我们实施了机器学习系统和卷积深度神经网络，以检测 语音，频谱图，梅尔频率倒谱系数 （MFCC），速度图，色度和tonnetz 等语音特征的性别，情绪和欺骗攻击。 使用SAVEE数据集评估时，对七种情绪的检测准确率达到了99％。除了 传统功能，我们建议使用速度功能来检测各种欺骗模型。侦测到欺骗攻击的次数约为 使用自动说话者验证欺骗和对策 挑战（ASVspoof 2015）数据库进行评估时，其准确性为94％。 ·我们开发了用于语音欺骗检测的Python程序包，该程序包已成为美国专利。

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从 2017 年 5 月到 2018 年 2 月从语音检测性别、情感和欺骗 史蒂文斯 – 埃森哲研究项目 ·目的：通过机器学习检测来自语音信号的性别、情绪和欺骗攻击 和深度神经网络。 ·我们实施了机器学习系统和卷积深度神经网络来检测性别， 情绪，以及带有语音功能（如光谱图、mel-频率cepstral系数）的欺骗攻击 （FCFC）、节拍克、色度和吨位。七种情绪的检测达到99% 使用 SAVEE 数据集计算时的准确性。我们建议在 用于检测各种欺骗模型的传统功能。欺骗攻击被检测到约 使用自动扬声器验证欺骗和对策评估时，准确率达到 94% 挑战（ASVspoof 2015）数据库。 ·我们开发了用于语音欺骗检测的 Python 软件包，它变成了美国专利。

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从语音检测性别、情感和欺骗2017年5月至2018年2月 史蒂文斯和埃森哲研究项目 ·目的：利用机器学习检测语音信号中的性别、情感和欺骗攻击 以及深层神经网络。 ·我们实现了机器学习系统和卷积深度神经网络来检测性别， 情绪和带有语音特征的欺骗攻击，如频谱图、mel频率倒谱系数 （MFCCs），节奏图，色度和吨。七情检测率达到99% 使用save数据集评估时的准确性。我们建议除了使用 检测各种欺骗模型的传统功能。检测到欺骗攻击 使用自动说话人验证欺骗和对策评估的准确率为94% 挑战（ASVspoof 2015）数据库。 ·我们开发了一个用于语音欺骗检测的Python包，并将其转化为美国专利。

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