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基于多通道卷积神经网络的语音隐写分析方法
文献摘要：
本研究对三种常用的语音隐写方法进行了隐写分析.在目前的网络环境中,VoIP中的隐写技术对通信监控是一个巨大的威胁.近年来,神经网络模型在许多课题中都取得了显著的性能.利用一种改进的神经网络对多种隐写方法实现隐写信号的检测.构建短时傅立叶变换的沿时间轴、频率轴的差分以构建三通道作为输入数据,然后利用一种改进的CNN网络结构进行深层次特征的捕获,这种网络结构引入了Inception结构在同一卷积层上提取各种不同尺度的特征,使用全局平均池化来代替全连接层,在降低参数的同时提升了网络的泛化能力.实验结果表明,该模型相较对比方法对于三种隐写方法均达到了较好的检测效果.
文献关键词：
语音隐写分析;深度神经网络;多通道卷积
中图分类号：
作者姓名：
李晶;邓伟;杨勇;朱作付;贾伟伟
作者机构：
徐州工业职业技术学院信息工程学院,江苏 徐州221140;东南大学水声信号处理教育部重点实验室,江苏 南京210096;南京审计大学信息工程学院,江苏 南京211815
文献出处：
引用格式：
[1]李晶;邓伟;杨勇;朱作付;贾伟伟-.基于多通道卷积神经网络的语音隐写分析方法)[J].电子器件,2022(05):1105-1109
A类：
语音隐写分析
B类：
多通道卷积神经网络,网络环境,VoIP,隐写技术,写信,傅立叶变换,时间轴,三通道,输入数据,层次特征,Inception,一卷,卷积层,不同尺度,全局平均池化,全连接层,泛化能力,比方,检测效果,深度神经网络
AB值：
0.290498
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