用于自动说话人验证欺骗检测的高效注意力分支网络与组合损失函数

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……