检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京远鉴信息技术有限公司研究院 [2]公安部第一研究所 [3]多维身份识别与可信认证技术国家工程研究中心
出 处:《警察技术》2023年第1期17-22,共6页Police Technology
基 金:国家重点研发计划(编号:2022YFF0608504);多维身份识别与可信认证技术国家工程研究中心开放课题(编号:IDNERC202103)。
摘 要:语音是人机交互的的主要接口,伴随着人工智能生成内容技术快速兴起,语音命令或声音交互操作易受攻击,特别是在语音欺诈或者深度合成语音方面,安全性问题日益突出。梳理音频鉴伪技术的主要发展历程,介绍音频鉴伪技术路线,基于当前音频鉴伪中深度学习,特别是端到端音频鉴伪关键技术,详述传统伪造和深度伪造音频鉴伪检测系统。实验表明,空间平移不变性以及时域上下文记忆建模可实现拼接音频检测,端到端网络取得了更好的鉴伪性能。最后从音频鉴伪检测与防御的挑战问题提出未来可能的发展方向。
关 键 词:语音防欺骗 音频鉴伪检测 攻防对抗 特征工程 深度学习 数据增强
分 类 号:TN912.3[电子电信—通信与信息系统] TP309[电子电信—信息与通信工程]
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