许多研究工作致力于开发对抗欺骗攻击的对策技术，以增强自动说话人验证（ASV）系统的鲁棒性。根据最新的ASVspoof 2019对策挑战赛的结果，目前用于ASV任务的模型即使在最佳状态下，也缺乏对未知攻击的有效泛化能力。进一步分析所提出的方法后发现，从一个更广泛的三层视角来看待这些系统——包括分类器、特征提取阶段和模型损失函数——可能在一定程度上减轻这一问题。因此，本研究提出了高效的注意力分支网络（Efficient Attention Branch Network, EABN）模块化架构，并结合了损失函数，以解决泛化问题……