基于逆梅爾對(duì)數(shù)頻譜系數(shù)的回放語(yǔ)音檢測(cè)算法

林朗，王讓定，嚴(yán)迪群，李璨

（寧波大學(xué)，浙江 寧波 315211）

1 引言

說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)[1]以其自身獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，諸如語(yǔ)音獲取方便、使用者接受度高、說(shuō)話人系統(tǒng)算法復(fù)雜度低等優(yōu)點(diǎn)，在司法、金融、生活等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。同時(shí)，說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)的安全性也成為亟待解決的問(wèn)題。如何防止仿冒語(yǔ)音的攻擊已成為研究的重點(diǎn)。

根據(jù)攻擊手段的不同，仿冒語(yǔ)音主要分為兩類：一是模仿特定說(shuō)話人的聲音進(jìn)行攻擊，稱為說(shuō)話人仿冒攻擊；二是通過(guò)專業(yè)的設(shè)備和技術(shù)仿冒說(shuō)話人的聲音[2,3]（如合成語(yǔ)音、拼接語(yǔ)音、回放語(yǔ)音等）。對(duì)于第一種攻擊方式，現(xiàn)有的說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠有效地檢測(cè)。而對(duì)于第二種攻擊方式，目前還沒(méi)有比較成熟有效的手段能夠完全檢測(cè)出來(lái)。在實(shí)際場(chǎng)景中，由于合成、拼接語(yǔ)音需要比較專業(yè)的技術(shù)支持，而回放語(yǔ)音相對(duì)來(lái)說(shuō)操作簡(jiǎn)單，便于仿冒，已經(jīng)成為不法分子最善用的攻擊手段[4]。回放語(yǔ)音的產(chǎn)生過(guò)程如圖1所示。

圖1 回放語(yǔ)音產(chǎn)生過(guò)程

由圖1可知，回放語(yǔ)音是真實(shí)地來(lái)源于說(shuō)話人本人的聲音，相較于其他仿冒語(yǔ)音來(lái)說(shuō)，對(duì)說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)威脅更大。與原始語(yǔ)音相比，回放語(yǔ)音多經(jīng)歷了偷錄設(shè)備的錄制和回放設(shè)備的播放等過(guò)程，因此會(huì)不可避免地引入設(shè)備噪聲和設(shè)備編碼、解碼的失真以及環(huán)境噪聲等，使得回放語(yǔ)音和原始語(yǔ)音產(chǎn)生了細(xì)微的差異。目前，針對(duì)回放語(yǔ)音檢測(cè)問(wèn)題，主要分為以下兩類：一種是基于語(yǔ)音隨機(jī)性的檢測(cè)算法，如 Shang等人[5,6]利用語(yǔ)音產(chǎn)生的隨機(jī)性，提出了一種檢測(cè)待測(cè)語(yǔ)音和合法語(yǔ)音在峰值圖上的相似度的算法，此方法只能夠應(yīng)用于文本相關(guān)的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)；另一種是基于語(yǔ)音信道的檢測(cè)算法，如張利鵬等人[7]通過(guò)探究回放語(yǔ)音產(chǎn)生的機(jī)理，對(duì)語(yǔ)音的靜音段信道進(jìn)行建模，提出了一種基于語(yǔ)音靜音段信道差異的回放語(yǔ)音檢測(cè)算法，該算法由于靜音段幅度很小，容易受到噪聲的污染，因此很難建立精確的信道模型。王志峰等人[8]分析了回放語(yǔ)音產(chǎn)生過(guò)程中由不同設(shè)備引入的信道噪聲，提出了一種基于信道模式噪聲的錄音回放檢測(cè)算法。該方法解決了文本相關(guān)問(wèn)題，但實(shí)驗(yàn)過(guò)程中只涉及一種錄音設(shè)備和回放設(shè)備，存在實(shí)驗(yàn)設(shè)備單一的問(wèn)題。

通過(guò)分析原始語(yǔ)音和回放語(yǔ)音的語(yǔ)譜圖發(fā)現(xiàn)，在高頻區(qū)域原始語(yǔ)音和回放語(yǔ)音有顯著的差異。而傳統(tǒng)的 MFCC（Mel-frequency cepstral coefficient，Mel倒譜系數(shù)）特征提取使用的 Mel濾波器由于低頻分辨率高、高頻分辨率低的特點(diǎn)，使得原始語(yǔ)音和回放語(yǔ)音在高頻區(qū)的差異性削弱，從而不利于人們對(duì)回放語(yǔ)音的檢測(cè)。其次在分析 MFCC特征參數(shù)時(shí)，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，使用MFCC提取過(guò)程中去離散余弦變換（discrete cosine transform，DCT）前的梅爾對(duì)數(shù)頻譜系數(shù)（log Mel-frequency spectral coefficient，MFSC）在回放語(yǔ)音的檢測(cè)上有更好的檢測(cè)效果。

基于上述分析，本文提出了一種基于逆Mel濾波器的梅爾對(duì)數(shù)頻譜（log inverse Mel-frequency spectral coefficient，I-MFSC）的算法，逆Mel濾波器的設(shè)計(jì)是由Mel濾波器逆置得到的，表現(xiàn)為高頻區(qū)域頻譜分辨率高、低頻區(qū)域分辨率低的特點(diǎn)，這樣使得高頻區(qū)回放語(yǔ)音和原始語(yǔ)音的差異性會(huì)更加顯著地顯示出來(lái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在回放語(yǔ)音的檢測(cè)上I-MFSC有較好的檢測(cè)效果。將本文提出的回放語(yǔ)音檢測(cè)方法加載到目前主流的 GMM-UBM 說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)中后，系統(tǒng)安全性能有了顯著的提高。

2 高頻區(qū)回放語(yǔ)音和原始語(yǔ)音差異分析

盡管現(xiàn)有的偷錄和回放設(shè)備都有著良好性能，能夠做到較小的失真錄制和高保真的回放。但原始語(yǔ)音和回放語(yǔ)音仍會(huì)存在一定的差別。本文從語(yǔ)譜圖[9]著手，考究了原始語(yǔ)音和回放語(yǔ)音在頻譜上的差異性，如圖2和圖3所示，實(shí)驗(yàn)語(yǔ)音是由Aigo R6620采集的一段4 s的語(yǔ)音，語(yǔ)音內(nèi)容為“芝麻開(kāi)門(mén)，我是土豪，千里共嬋娟”。其中圖（a）代表原始語(yǔ)音的語(yǔ)譜圖。圖（b）、圖（c）、圖（d）分別對(duì)應(yīng)偷錄設(shè)備為iPhone6、Mi4以及Sony PX440的語(yǔ)譜圖。圖2使用的回放設(shè)備為Huawei AM08，而圖3對(duì)應(yīng)的回放設(shè)備為Philips DTM3115。

圖2 原始錄制和回放語(yǔ)音的語(yǔ)譜圖（回放設(shè)備：Huawei AM08）

圖3 原始錄制和回放語(yǔ)音的語(yǔ)譜圖（回放設(shè)備：Philips DTM3115）

從圖2和圖3中可以看出，與圖（a）的原始語(yǔ)音語(yǔ)譜圖相比，3種偷錄設(shè)備高頻區(qū)域（6～8 kHz）的頻率值均小于原始語(yǔ)音，其中圖（c）、圖（d）顯示出了更大的差異性。這表明 Mi4以及 Sony PX440兩種設(shè)備失真度更高。此外在4 kHz左右，原始語(yǔ)音和iPhone6以及Sony PX440語(yǔ)譜圖頻譜過(guò)渡相對(duì)平滑，而Mi4分界線較為明顯，產(chǎn)生了跳變現(xiàn)象，探究后發(fā)現(xiàn)這和Mi4設(shè)備自身固有的設(shè)備性能有關(guān)。

3 基于I-MFSC回放語(yǔ)音檢測(cè)算法

3.1 MFCC特征提取過(guò)程

在說(shuō)話人識(shí)別中，MFCC因能夠較好地模擬人耳聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)的感知能力被廣泛應(yīng)用。圖 4為MFCC特征的提取過(guò)程。

圖4 MFCC特征的提取過(guò)程

首先對(duì)語(yǔ)音信號(hào)x(n)進(jìn)行預(yù)處理，包括預(yù)加重、分幀和加窗，得到分幀后的語(yǔ)音信號(hào)

xi(n)，其中下標(biāo)i表示分幀后的第i幀。然后對(duì)每幀語(yǔ)音信號(hào)xi(n)進(jìn)行FFT得到各幀的線性頻譜Xi(k)，即：

其中，N表示傅里葉變換的點(diǎn)數(shù)；將得到的線性頻譜Xi(k)經(jīng)由Mel濾波器進(jìn)行濾波生成Mel頻譜，然后再對(duì) Mel頻譜計(jì)算對(duì)數(shù)能量得到對(duì)數(shù)頻譜Si(m)，即：

其中，M表示濾波器個(gè)數(shù)，m=1,2,…,M，這里M通常取 27～40。最后經(jīng)離散余弦變換（DCT）得到L階的MFCC：

其中，C(n)為L(zhǎng)階的MFCC，L通常取12～16。

3.2 基于逆Mel濾波器組的MFSC

傳統(tǒng)的Mel濾波器組，在低頻段帶寬較窄，頻譜分辨率相對(duì)較高。而高頻段帶寬較寬，頻譜分辨率相對(duì)較低。因此在高頻區(qū)域較寬的濾波器平滑了高頻信息，削弱了不同頻率帶之間的差異，使得高頻區(qū)域的部分信息丟失。而由第2.1節(jié)的分析可知，回放語(yǔ)音和原始語(yǔ)音在高頻區(qū)域存在明顯的差異，因此為了利用兩種語(yǔ)音在高頻區(qū)域的差異性，本文采用一種逆Mel濾波器組[10-12]的設(shè)計(jì)來(lái)提取本文特征參數(shù)。逆Mel濾波器組的設(shè)計(jì)如圖5所示。

圖5 逆Mel濾波器組的設(shè)計(jì)

逆Mel濾波器組是基于逆Mel刻度變換得到的，逆Mel刻度變換的物理頻率和Mel頻率的對(duì)應(yīng)關(guān)系為：

其中，fI-Mel表示逆 Mel頻率，fmax表示語(yǔ)音信號(hào)最大頻率，f表示語(yǔ)音信號(hào)的物理頻率。逆 Mel和Mel變換關(guān)系如圖6所示。

圖6 逆Mel和Mel變換關(guān)系

此外，在 MFCC特征提取時(shí)，會(huì)將得到的Mel頻譜取對(duì)數(shù)后再進(jìn)行 DCT，得到最后的MFCC特征參數(shù)。這里的DCT有兩種作用[13]：一是利用DCT后較強(qiáng)的能量集中特性，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行壓縮；二是由于 MFCC提取過(guò)程中使用的Mel濾波器之間是有重疊的，因此能量值之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性，使用DCT可以達(dá)到去相關(guān)的目的。而 Mohamed等人[14]的研究表明，相較于MFCC特征，MFSC具有更高的相關(guān)性和維度，更適合于機(jī)器學(xué)習(xí)的建模方式。因此將DCT前的MFSC作為參數(shù)特征，在濾波器的設(shè)計(jì)上，采用逆Mel濾波器組，新得到的參數(shù)定義為I-MFSC。

3.3 特征構(gòu)造與選擇

I-MFSC的特征提取過(guò)程和MFCC相似，在第3.1節(jié)MFCC提取的基礎(chǔ)上，將Mel濾波器組換成逆 Mel濾波器組，然后將去 DCT前的對(duì)數(shù)Mel頻譜Si(m)作為本文算法的最后特征參數(shù)，最終得到本文的特征參數(shù)I-MFSC。

為了更好地說(shuō)明 I-MFSC特征的性能，分別對(duì) Mel倒譜系數(shù)（MFCC）、Mel對(duì)數(shù)頻譜系數(shù)（MFSC）、逆Mel倒譜系數(shù)（I-MFCC）和逆Mel對(duì)數(shù)頻譜系數(shù)（I-MFSC）在均值上做了對(duì)比分析，圖7分別為這4種特征系數(shù)在均值上的差異。

由圖7可以看出，雖然MFCC和I-MFCC在某些特征維度上也體現(xiàn)了差異性，可以作為檢測(cè)回放語(yǔ)音的特征，但相較于MFSC與I-MFSC兩種，后者在原始語(yǔ)音和回放語(yǔ)音的檢測(cè)上體現(xiàn)出了更好的性能。而盡管MFSC特征與I-MFSC特征都具有很好的檢測(cè)性能，但是第4節(jié)后續(xù)的實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的 I-MFSC特征參數(shù)略優(yōu)于MFSC特征參數(shù)。

圖7 4種特征均值分布

3.4 回放語(yǔ)音檢測(cè)算法

實(shí)驗(yàn)分類器的選擇是LibSVM[15]，它是一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。在分類訓(xùn)練和測(cè)試時(shí)需要為每一條數(shù)據(jù)設(shè)置標(biāo)簽，這里將原始語(yǔ)音設(shè)置為正樣本，標(biāo)簽設(shè)置為“Y”，回放語(yǔ)音設(shè)置為負(fù)樣本，標(biāo)簽設(shè)置為“N”，LibSVM分類器其他參數(shù)均使用默認(rèn)參數(shù)。

將提取的矩陣特征（MFCC、MFSC、I-MFCC、I-MFSC）按幀求取均值，得到每一條語(yǔ)音的均值特征，并將每一條語(yǔ)音特征設(shè)置標(biāo)簽。在訓(xùn)練階段，使用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型參數(shù)。在測(cè)試時(shí)，根據(jù)訓(xùn)練階段得到的模型參數(shù)對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行判別歸類，然后根據(jù)分類結(jié)果和測(cè)試數(shù)據(jù)的已知標(biāo)簽比較，得出回放語(yǔ)音檢測(cè)的準(zhǔn)確率，具體流程如圖8所示。

圖8 回放語(yǔ)音檢測(cè)流程

4 實(shí)驗(yàn)仿真及分析

4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

為了說(shuō)明本文算法的有效性和適用性，分別構(gòu)建了原始語(yǔ)音庫(kù)和回放語(yǔ)音庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)的具體設(shè)置如下：語(yǔ)料庫(kù)來(lái)源于863語(yǔ)料庫(kù)[16]；人員分布為10男6女；考慮到現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中說(shuō)話人驗(yàn)證系統(tǒng)中的語(yǔ)音采集模塊通常采用16 kHz的采樣率，所以在實(shí)驗(yàn)中使用了與其采樣率相同的設(shè)備Aigo R6620；而偷錄和回放設(shè)備則選擇了多款常見(jiàn)的高保真設(shè)備，設(shè)備的具體詳情見(jiàn)表1。

實(shí)驗(yàn)庫(kù)的構(gòu)建環(huán)境為安靜辦公室，具體錄音流程為：說(shuō)話人按照語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)料錄音，并使用采集設(shè)備進(jìn)行語(yǔ)音采集，通常將采集設(shè)備采集到的語(yǔ)音稱為原始語(yǔ)音。與此同時(shí)，使用3種偷錄設(shè)備同時(shí)錄制說(shuō)話人語(yǔ)音，并在同樣的環(huán)境下，將偷錄設(shè)備錄制的語(yǔ)音經(jīng)音響回放，并使用采集設(shè)備錄制該回放的語(yǔ)音，將此種條件下采集的語(yǔ)音稱為回放語(yǔ)音。數(shù)據(jù)集共有實(shí)驗(yàn)樣本15 000個(gè)，其中原始語(yǔ)音樣本2 400個(gè)，兩種回放設(shè)備對(duì)應(yīng)3種偷錄設(shè)備共計(jì)有12 600個(gè)回放語(yǔ)音樣本，所有樣本詳情見(jiàn)表2。

表1 設(shè)備的具體詳情

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

4.2.1 不同特征的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本節(jié)主要檢測(cè)MFCC、I-MFCC、MFSC以及I-MFSC這4種特征對(duì)回放語(yǔ)音檢測(cè)性能影響。實(shí)驗(yàn)所用樣本詳情見(jiàn)表2。表3為不同特征的檢測(cè)結(jié)果，TPR為真陽(yáng)性率（true positive rate），F(xiàn)PR為假陽(yáng)性率（false positive rate），ACC為正確檢測(cè)率。

由表3可知，兩種Mel對(duì)數(shù)頻譜系數(shù)MFSC和I-MFSC的性能顯著優(yōu)于MFCC和I-MFCC。盡管MFSC對(duì)回放語(yǔ)音的檢測(cè)率也有很優(yōu)越的性能，但最好的檢測(cè)結(jié)果仍然是I-MFSC，因此本文后續(xù)實(shí)驗(yàn)所使用的特征選擇I-MFSC作為最后的特征參數(shù)。

4.2.2 不同設(shè)備之間的交叉實(shí)驗(yàn)對(duì)檢測(cè)率的影響

現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中由于偷錄設(shè)備的多種多樣，回放語(yǔ)音檢測(cè)算法能否對(duì)多種偷錄設(shè)備和回放設(shè)備都有較好的檢測(cè)結(jié)果是衡量算法有效性的關(guān)鍵所在。本節(jié)實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖菣z測(cè)本文提出的算法在不同設(shè)備之間交叉是否依然有較好結(jié)果。實(shí)驗(yàn)采用的樣本見(jiàn)表 2，實(shí)驗(yàn)采用的特征是本文提出的I-MFSC特征，具體檢測(cè)結(jié)果見(jiàn)表4。

由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，在不涉及交叉設(shè)備時(shí)，每種設(shè)備的檢測(cè)率均達(dá)到了 100%。當(dāng) iPhone6和Sony PX440作為訓(xùn)練樣本時(shí)，雖然檢測(cè)效果有所下降，但檢測(cè)效果依舊可觀；當(dāng)Mi4作為訓(xùn)練集樣本時(shí)，檢測(cè)效果不甚理想。由第2.1節(jié)的語(yǔ)譜圖分析結(jié)論可知，這是因?yàn)槭艿組i4設(shè)備本身特性的影響，對(duì)高頻區(qū)有些許的抑制作用；但綜合來(lái)看，本文提出的 I-MFSC特征在設(shè)備交叉的實(shí)驗(yàn)檢測(cè)中具有良好的檢測(cè)性能。

表2 原始語(yǔ)音和回放語(yǔ)音樣本詳情

表3 不同特征的檢測(cè)結(jié)果

表4 不同設(shè)備之間的交叉實(shí)驗(yàn)檢測(cè)結(jié)果

表5 噪聲環(huán)境下實(shí)驗(yàn)檢測(cè)結(jié)果

4.2.3 噪聲環(huán)境下幾種特征的檢測(cè)效果

現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中偷錄環(huán)境的多樣性和復(fù)雜性也是影響回放語(yǔ)音檢測(cè)性能的重要因素。考慮到聲紋識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，過(guò)高的噪聲環(huán)境在聲紋認(rèn)證領(lǐng)域意義不大，且噪聲環(huán)境特別大時(shí)，聲紋系統(tǒng)會(huì)直接拒絕待測(cè)語(yǔ)音進(jìn)入系統(tǒng)，因此本實(shí)驗(yàn)將回放語(yǔ)音和原始語(yǔ)音加上15～30 dB的高斯白噪聲以檢測(cè)本算法的頑健性。檢測(cè)結(jié)果見(jiàn)表5。

由表5可以看出，噪聲的引入對(duì)回放語(yǔ)音檢測(cè)有一定的影響，當(dāng)信噪比從30 dB降到15 dB時(shí)，回放語(yǔ)音的檢測(cè)率總體呈下降趨勢(shì)。但相對(duì)而言，本文提出的算法I-MFSC相較于其他3種特征，在噪音環(huán)境下表現(xiàn)出更好的性能。

4.2.4 對(duì)比試驗(yàn)

為檢驗(yàn)本算法的有效性和適用性，將本文的算法以單獨(dú)的模塊形式加載到 GMM-UBM 說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)[17]中，加載回放語(yǔ)音檢測(cè)模塊的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)如圖9所示。

圖9 加載回放語(yǔ)音檢測(cè)模塊的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)

語(yǔ)音進(jìn)入說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)后，說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行第一次判別，當(dāng)說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)判決為非法用戶時(shí)，系統(tǒng)會(huì)直接拒絕該語(yǔ)音，不再進(jìn)入回放語(yǔ)音檢測(cè)模塊。只有當(dāng)說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)判決該語(yǔ)音來(lái)自于合法用戶后，才會(huì)進(jìn)行回放語(yǔ)音檢測(cè)模塊；如果回放語(yǔ)音檢測(cè)模塊判決為原始語(yǔ)音，則系統(tǒng)接受該用戶請(qǐng)求，否則拒絕該用戶請(qǐng)求。

此外，將本文算法同參考文獻(xiàn)[4]和參考文獻(xiàn)[5]提出的算法進(jìn)行比較。參考文獻(xiàn)[4]的算法采用短時(shí)能量法提取靜音，并用譜減法進(jìn)行去噪。采用12維MFCC和一階差分ΔMFCC作為特征參數(shù)。而參考文獻(xiàn)[5]的算法則采用高通濾波器進(jìn)行去噪，提取6個(gè)統(tǒng)計(jì)特征及6階Legendre多項(xiàng)式系數(shù)（共12維）作為信道模式噪聲的特征參數(shù)。檢測(cè)檢測(cè)結(jié)果見(jiàn)表6，其中ACC表示檢測(cè)的正確率，EER表示將檢測(cè)模塊加載到 GMM-UBM系統(tǒng)的等錯(cuò)誤概率。

表6 對(duì)比實(shí)驗(yàn)檢測(cè)結(jié)果

由表6可知，本文提出的算法相較于參考文獻(xiàn)[4]和參考文獻(xiàn)[5]在性能上有很大的提升。最后將幾種方法以單獨(dú)的模塊加載到說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)，加載回放語(yǔ)音檢測(cè)模塊前后的等錯(cuò)誤概率如圖 10所示。由圖10可以看出，加載到GMM-UBM系統(tǒng)后，本文提出的算法更能有效地提高說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)對(duì)回放語(yǔ)音的抵抗能力。

圖10 加載回放語(yǔ)音檢測(cè)模塊前后的等錯(cuò)誤概率

5 結(jié)束語(yǔ)

本文利用原始語(yǔ)音在回放語(yǔ)音在高頻區(qū)的差異，通過(guò)逆Mel濾波器和提取去DCT前的MFSC特征，提出了一種基于高頻區(qū) I-MFSC特征的回放語(yǔ)音檢測(cè)算法。該算法能夠有效地彌補(bǔ)現(xiàn)有算法中設(shè)備單一的問(wèn)題。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明，本文算法能夠有效地檢測(cè)回放語(yǔ)音和原始語(yǔ)音，將本文算法加載到GMM-UBM說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)時(shí)，對(duì)說(shuō)話人識(shí)別的性能有了很大的提高。現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，偷錄設(shè)備和回放設(shè)備種類繁多，高保真的設(shè)備層出不窮，因此今后的工作將進(jìn)一步探索回放語(yǔ)音產(chǎn)生的機(jī)理以及回放語(yǔ)音和原始語(yǔ)音產(chǎn)生差異性的具體因素。

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