提出了一种基于梅尔倒谱系数统计特征和卷积神经网络的电子变调语音检测算法。首先提取待测语音的梅尔倒谱系数及其差分系数，并将上述系数的统计特征进行有针对性的构造，作为卷积神经网络的输入。从卷积核尺寸、卷积核个数以及池化层尺寸等方面，对24种不同网络结构进行了测试评估，最终确定了可有效用于变调检测的卷积神经网络结构。实验结果表明，所提出的算法能够有效地检测出电子变调的痕迹，并可准确估计出电子变调语音经过的具体伪造操作，为电子变调语音的检测提供了一种新的方法。

本函数计算灰度或 RGB 彩色图像的倒谱。 该光谱对于分析图像非常有用，并且适合用于机器学习目的的图像预处理。

复倒谱的原理与计算及其MATLAB仿真程序，复倒谱技术

此 MATLAB 练习比较和对比了用于计算两个有限持续时间序列的复倒频谱的三种算法。 这三种方法是解析法（使用MATLAB函数roots求根），使用MATLAB信号处理工具箱函数cceps的常规倒谱计算，以及基于计算复数对数傅里叶逆变换的倒谱计算的常规FFT方法信号的傅立叶变换（带相位展开）。

这个 MATLAB 练习比较和对比了计算信号复倒频谱的三种方法，该信号的 z 变换由极半径小于 1 的单极系统（即单位圆内的实根）组成。 计算这个最小相位信号的复倒谱的三种计算方法是解析法、最小相位信号的递归法和基于计算傅里叶变换的复对数的傅里叶逆变换的常规方法。信号。

此算法实现了在音频中隐藏相关信息，并通过倒谱峰值检测的方法提取

回声信息隐藏是通过在语音媒体中加入不同延时的回声来实现信息隐藏的一种技术。采用易于检测的前 向一后向回声核构建了回声信息隐藏系统。介绍了前向一后向回声核的构成原理和倒谱检测方法，仿真并分析了 系统关键参数对隐藏信息恢复率的影响，如延迟时间、分段长度、回声的衰减系数等。通过引入8个延时的回声 实现了8进制信息E悬藏，使隐藏信息的容量提高了3倍，在采样频率为8 kHz的条件下迭到150 bit／s，恢复率大 于99％。2O人的非正式试听表明．隐藏信息后的语音和原始语音没有明显的差别且优于单回声的语音质量，得 到了较好的隐藏效果。

复倒谱和倒谱的特点和关系： 1.复倒谱要进行复对数运算，倒谱只进行实对数运算。 2.倒谱情况下，一个序列经过正反两个特征系统以后不能还原成自身，因为丢失相位信息。 4.已知一个实序列的复倒谱，可以求其倒谱。 5.已知倒谱，可以求复倒谱。

Cepstral analysis 倒谱分析 complex cepstral 复倒谱 实倒谱是序列的傅里叶变换的幅度的实对数的傅里叶反变换 代码每一步含有注释，方便理解和学习

主要为大家详细介绍了语音识别之梅尔频率倒谱系数及Python实现，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下