《表7 不同测谎方法的识别精度与单条语音识别时间对比》

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《基于去噪自编码器和长短时记忆网络的语音测谎算法》

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从表7中可以看出，本文算法的单条语音识别时间比其他方法相对来说要长一些，这主要是因为本文算法使用的融合特征具有更大的数据量，以及将Mel谱逐帧输入LSTM时的计算量也更大，但增加的幅度也仅为几毫秒到几十毫秒之间，人体感官几乎难以察觉，与此同时，本文算法的识别准确率却提升明显。在CSC库上：本文算法的WA相较于其他算法最低提升了2.05个百分点，最高提升了5.56个百分点；UA相较于其他算法最低提升了2.53个百分点，最高提升了9.36个百分点。在Killer库上：本文算法的WA相较于其他算法最低提升了4.02个百分点，最高提升了7.22个百分点；UA相较于其他算法最低提升了3.79个百分点，最高提升了9.67个百分点，识别结果显著优于其他算法，进一步验证了本文所提算法的先进性。