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基于Transformer编码器的合成语声检测系统
1
作者
万伊
杨飞然
杨军
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023年第1期26-33,共8页
自动说话人认证系统是一种常用的目标说话人身份认证方案,但它在合成语声的攻击下表现出脆弱性,合成语声检测系统试图解决这一问题。该文提出了一种基于Transformer编码器的合成语声检测方法,利用自注意力机制学习输入特征内部的长期依...
自动说话人认证系统是一种常用的目标说话人身份认证方案,但它在合成语声的攻击下表现出脆弱性,合成语声检测系统试图解决这一问题。该文提出了一种基于Transformer编码器的合成语声检测方法,利用自注意力机制学习输入特征内部的长期依赖关系。合成语声检测问题并不关注句子的抽象语义特征,用参数量较小的模型也能得到较好的检测性能。该文分别测试了4种常用合成语声检测特征在Transformer编码器上的表现,在国际标准的ASVspoof2019挑战赛的逻辑攻击数据集上,基于线性频率倒谱系数特征和Transformer编码器的系统等错误率与串联检测代价函数分别为3.13%和0.0708,且模型参数量仅为0.082 M,在较小参数量下得到了较好的检测性能。
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关键词
自动说话人认证
合成语声检测
Transformer编码器
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职称材料
题名
基于Transformer编码器的合成语声检测系统
1
作者
万伊
杨飞然
杨军
机构
中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室
中国科学院大学
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023年第1期26-33,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62171438)
中国科学院青年创新促进会基金项目(2018027)
中国科学院声学研究所自主部署“前沿探索”类项目(QYTS202111)。
文摘
自动说话人认证系统是一种常用的目标说话人身份认证方案,但它在合成语声的攻击下表现出脆弱性,合成语声检测系统试图解决这一问题。该文提出了一种基于Transformer编码器的合成语声检测方法,利用自注意力机制学习输入特征内部的长期依赖关系。合成语声检测问题并不关注句子的抽象语义特征,用参数量较小的模型也能得到较好的检测性能。该文分别测试了4种常用合成语声检测特征在Transformer编码器上的表现,在国际标准的ASVspoof2019挑战赛的逻辑攻击数据集上,基于线性频率倒谱系数特征和Transformer编码器的系统等错误率与串联检测代价函数分别为3.13%和0.0708,且模型参数量仅为0.082 M,在较小参数量下得到了较好的检测性能。
关键词
自动说话人认证
合成语声检测
Transformer编码器
Keywords
Automatic speaker verification
Synthetic speech detection
Transformer encoder
分类号
TP302.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Transformer编码器的合成语声检测系统
万伊
杨飞然
杨军
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023
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