基于深度学习的反语音欺骗模型

摘要：

自动说话人验证(Automatic Speaker Verification,ASV)通过接收说话人的语音来提取说话人的语音特征,并在已经训练的模型上进行验证,最终识别输入语音的真伪,并判断说话人的身份.随着语音欺骗技术的发展,为保护ASV系统的安全性,需要提升反语音欺骗模型的性能.因此,文章提出基于深度学习的反语音欺骗模型.实验结果表明,该模型能够有效提高ASV系统的安全性.

关键词：说话人识别、语音欺骗、自动说话人验证、深度学习

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;贵州省科学技术基金重点项目;教育部行业职业教育教学指导委员会项目;贵州师范大学资助博士科研项目;贵州省科学技术基金人才项目

在线出版日期：2023-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：55-58