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本发明属于数字音频被动取证技术领域，公开了一种端到端录音设备源识别方法、识别系统、计算机设备，按时序分帧提取数字音频中的梅尔倒谱系数作为设备源特征，再划分为时序特征片段分别提取高斯均值矩阵，得到时序高斯均值矩阵特征；利用卷积神经网络对时序高斯均值矩阵特征进行深度表示学习，提取深度瓶颈特征；通过双向长短期记忆神经网络提取深度时序瓶颈特征中的时域特性，进行录音设备源的识别分类。本发明能够有效的检测区分大量的录音设备型号，并充分考虑到数字音频自身的特殊性，提高了算法的准确度与效率；本发明在进行录音设备
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114067831 A
(43)申请公布日 2022.02.18
(21)申请号 202111313782.0 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 20
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