[发明专利]基于深度学习的语音活体检测方法、服务器及存储介质在审
| 申请号： | 201810029892.6 | 申请日： | 2018-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN108281158A | 公开（公告）日： | 2018-07-13 |
| 发明（设计）人： | 王健宗;郑斯奇;于夕畔;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G10L25/51 | 分类号： | G10L25/51;G10L25/30 |
| 代理公司： | 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 | 代理人： | 高杰;于志光 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的语音活体检测方法，应用于服务器，包括：对深度神经网络模型进行训练以获得最优深度神经网络模型；获取待检测语音并对所述待检测语音进行分帧，得到1000*20维矩阵；将所述1000*20维矩阵输入到所述最优深度神经网络模型；利用所述最优深度神经网络模型对所述1000*20维矩阵进行计算以得到1*4维输出向量，所述1*4维输出向量代表了4种语音类别；选择所述1*4维输出向量中数值最大的一类作为所述待检测语音的类别。本发明还公开一种服务器及存储介质。通过实施上述方案，可以为语音控制的安全性提供了更高层次的安全性保证，促进了语音识别技术的发展。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 语音 输出向量 服务器 矩阵 存储介质 活体检测 检测 语音识别技术 安全性保证 安全性提供 矩阵输入 语音控制 语音类别 分帧 学习 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的语音活体检测方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对深度神经网络模型进行训练以获得最优深度神经网络模型；获取待检测语音并对所述待检测语音进行分帧，得到1000*20维矩阵；将所述1000*20维矩阵输入到所述最优深度神经网络模型；利用所述最优深度神经网络模型对所述1000*20维矩阵进行计算以得到1*4维输出向量，所述1*4维输出向量代表了4种语音类别；及选择所述1*4维输出向量中数值最大的一类作为所述待检测语音的类别。
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