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本发明涉及教育技术领域，公开一种语音检测方法及学习设备，包括：在检测到用户手指与点读页面处于接触状态下，采集学习设备所处环境中的目标声音；获取用户手指与点读页面接触位置对应的文字信息，并确定文字信息的标准读音；从目标声音中选取与标准读音匹配的语音片段；计算语音片段与标准读音的目标相似度，并检测是否存在目标相似度大于预设相似度的目标语音片段；如果存在，确定用户拼读文字信息的读音标准。实施本发明实施例，能够基于完整的语音选取与标准读音匹配的语音片段，以使学习设备对选取的语音片段进行检测，从而确定用户输入的语音的标准性，可见，实施上述方式能够使学习设备对于语音标准性的检测更加准确。

本发明提供了联合时域和频域的伪造语音检测方法、装置、设备及介质，包括：获取多组样本自然语音和样本伪造语音，构建语音样本库，并对语音样本库中的每条语音样本进行预处理，生成具有特定维度的时域信号组和频域信号组；根据时域分支网络、频域分支网络和跨域融合网络组成构建伪造语音检测训练模型，将时域和频域信号组输入至伪造语音检测训练模型中进行联合训练，生成伪造语音检测模型；获取待检测语音样本，对语音样本进行预处理，生成与相对应的时域和频域信号；将时域和频域信号输入至伪造语音检测模型中，进行检测，生成判别结果。旨在解决现有决策融合方法忽略了各模型在训练过程中的交互，使得不同特征不能充分地有机结合的问题。

本申请实施例提供了一种电话语音检测的方法、装置及电子设备，包括：获取来电的电话语音信息；对所述电话语音信息进行检测，得到检测结果，其中，所述检测结果表示所述来电为正常电话或非正常电话；在所述检测结果表示所述来电为非正常电话时，对所述来电执行预设操作。实现了通过电话接通后对电话中语音信息的检测，对上述来电进行判断，若经判断来电为非正常电话，通过预设操作对该来电做进行进一步处理，从而方便用户对来电进行识别和管理。

本发明公开了一种回放语音检测方法，其在训练阶段，先获取语音数据库中的每个语音样本的第一变异系数向量和归一化第一倒谱特征矩阵、第二变异系数向量和归一化第二倒谱特征矩阵，作为四种特征；然后将所有正样本的四种特征分别输入到GMM模型中进行训练，得到四个正样本特征模型，同样获取四个负样本特征模型；在测试阶段，以相同方式获取待检测的语音的四种特征，将每种特征分别输入到对应的正样本特征模型和负样本特征模型中，获得四个似然比得分；根据四个似然比得分得到最终得分，通过比较最终得分与判定阈值，判定是否为回放语音；优点是其检测的等错误概率较低、鲁棒性较强、计算复杂度相对较低，且不仅仅局限于文本相关的声纹认证系统。