用于改进端到端欺骗对策系统的注意力激活函数
音频与语音处理
2022-05-04 v1 密码学与安全
声音
摘要
欺骗对策系统的主要目标是检测由语音合成或语音转换过程引起的输入语音中的伪影。为实现这一目标，我们提出在端到端欺骗对策系统中采用一种注意力激活函数，更具体地说是注意力修正线性单元（AReLU）。由于 AReLU 采用注意力机制来增强相关输入特征的贡献，同时抑制不相关特征，引入 AReLU 可帮助对策系统聚焦于与伪影相关的特征。所提出的框架在 ASVSpoof2019 数据集的逻辑访问（LA）任务上进行了实验，并优于使用标准不可学习激活函数的系统。
引用
@article{arxiv.2205.01528,
title = {Attentive activation function for improving end-to-end spoofing countermeasure systems},
author = {Woo Hyun Kang and Jahangir Alam and Abderrahim Fathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.01528},
year = {2022}
}