一种基于RawNet2模型和Res2Net模型的伪语音检测方法

本发明公开了一种基于RawNet2模型和Res2Net模型的伪语音检测方法，用于提高伪语音检测的准确率和鲁棒性，属于声纹欺诈检测技术领域。本发明首先进行原始数据准备，然后进行如下步骤，步骤一，首先对预处理后的语音信号提取手工特征，然后将每条语音的手工特征输入Res2Net模型，最后Res2Net模型的输出每条语音信号的得分；步骤二，首先将语音信号输入RawNet2模型，然后RawNet2模型对输入的语音信号进行端到端的处理，同时输出每条语音信号的得分；步骤三，数据归一化，将RawNet2模型和Res2Net模型得分进行归一化处理；步骤四，分数融合，输出融合模型每条语音的得分；步骤五，EER计算，计算融合模型的EER。