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本发明公布了一种基于多监督多特征融合的语音测谎方法，本发明包括以下步骤：首先，构建了基于CNN网络、LSTM网络、AE网络网络的混合神经网络模型，实现不同特征的互补，从特征层面确保模型的性能；其次，利用AE获取无监督重构误差，利用模型预测生成伪标签，并获取伪标签预测误差，利用少量有标签数据获取有监督识别误差，综合利用3种不同误差构建联合误差函数，从而获得最优训练模型；最后，输出数据分类识别。本发明所提出的一种基于多监督多特征融合的语音测谎方法，能够有效降低模型对有标签数据的依赖，在相同有标签数据
(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 113851112 A
(43)申请公布日 2021.12.28
(21)申请号 202111117671.2
(22)申请日 2021.09.23
(71)申请人 河南工业大学
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