结合损失函数的高效注意力分支网络用于自动说话人验证欺骗检测
声音
2021-09-21 v2 计算与语言
密码学与安全
音频与语音处理
摘要
许多研究致力于开发对抗措施技术以增强自动说话人验证（ASV）系统，使其对欺骗攻击更具鲁棒性。正如最新的 ASVspoof 2019 对抗措施挑战赛所表明的，当前部署于 ASV 任务的模型在最佳情况下也缺乏针对未知攻击的适当泛化能力。在对所提方法进行进一步调研后，似乎可以从分类器、特征提取阶段和模型损失函数这三个层面更宽泛地审视所提系统，这或许能在某种程度上缓解该问题。据此，本研究提出高效注意力分支网络（EABN）模块化架构并结合损失函数，以解决泛化问题……
引用
@article{arxiv.2109.02051,
title = {Efficient Attention Branch Network with Combined Loss Function for Automatic Speaker Verification Spoof Detection},
author = {Amir Mohammad Rostami and Mohammad Mehdi Homayounpour and Ahmad Nickabadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.02051},
year = {2021}
}