基于類腦感知和類腦決策的語音鑒偽方法-馮暢

北京信息科學(xué)與技術(shù)國家研究中心語音和語言技術(shù)中心（CSLT)清華大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系2音智能機(jī)器人服務(wù)應(yīng)用程序多媒體文件編輯語音合成、語音轉(zhuǎn)換偽造語音研究背景及介紹音智能機(jī)器人服務(wù)應(yīng)用程序多媒體文件編輯語音合成、語音轉(zhuǎn)換偽造語音研究背景及介紹惡意模仿惡意模仿3研究背景及介紹研究背景及介紹4真實類虛假類分?jǐn)?shù)分?jǐn)?shù)1真實類虛假類分?jǐn)?shù)N5研究背景及介紹真實類虛假類分?jǐn)?shù)分?jǐn)?shù)1真實類虛假類分?jǐn)?shù)N5研究背景及介紹特征提取分類器分?jǐn)?shù)真實類虛假類端到端模型分類模型1融合分?jǐn)?shù)分類模型N研究背景及介紹研究背景及介紹?學(xué)習(xí)機(jī)制應(yīng)該包含數(shù)據(jù)和知識雙重驅(qū)動。7研究基礎(chǔ)研究基礎(chǔ)外部影響因子感知─—8視網(wǎng)膜視錐、視桿細(xì)胞研究基礎(chǔ)研究基礎(chǔ)9研究基礎(chǔ)研究基礎(chǔ)視覺系統(tǒng)信息層級傳輸至大腦·研究基礎(chǔ)·研究基礎(chǔ)········▲▲···▲?感知細(xì)胞只捕獲信息，然后產(chǎn)生對該信息的刺激響應(yīng)。研究內(nèi)容——偽造語音的偽造特點研究內(nèi)容——偽造語音的偽造特點偽造特點偽造語音采樣點變化波動程度線性頻譜中低頻模糊度相位根據(jù)某種變換產(chǎn)生或為固定值?一條偽造語音，具有一個或多個偽造特點研究內(nèi)容——偽造語音的偽造特點研究內(nèi)容——偽造語音的偽造特點特點涉及范圍采樣點以滑動窗口進(jìn)行分幀后變換為頻域、相位域，短時計算句子級別考慮整條語音數(shù)據(jù)進(jìn)行長時計算低頻整體模糊度研究內(nèi)容研究內(nèi)容?訓(xùn)練以100%的檢測準(zhǔn)確率作為準(zhǔn)則數(shù)據(jù)密度單個檢測器的目標(biāo)偽造語音真實語音數(shù)據(jù)分布?每個單檢測器學(xué)習(xí)少量數(shù)據(jù)，設(shè)計簡單15研究內(nèi)容研究內(nèi)容研究內(nèi)容研究內(nèi)容研究內(nèi)容研究內(nèi)容虛假語音由真實語音通過A01-A19共19種偽造A01-A06A01-A06A07-A19研究內(nèi)容研究內(nèi)容#Truepositiveprecision=#Truepositiveprecision=#Truepositive+#FalsepositiveRecall=#Truepos#Truepositive+#FalsepositiveAccuracy=#TruepoNegative其中#Truepositive表示偽造語音被正確地判為偽造的數(shù)量，#Falsepositive表示真實語音被錯誤地判為偽造的數(shù)量，#TrueNegative表示真實語音被正確地判為真實的數(shù)量，#FalseNegative表示偽造語音被錯誤地判為真實的數(shù)量，#Totalsamples表示真實和偽造語音的總數(shù)量。研究內(nèi)容研究內(nèi)容SSLAug[2]spectro-temporalgraphattentionnetworks,”inProc.ICASSP,Singapore,2022,pp.6367–6371.20usingwav2vec2.0anddataaug