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[人工智能]语音合成论文优选:RW-Resnet: A Novel Speech Anti-Spoofing Model Using Raw Waveform |
声明:语音合成论文优选系列主要分享论文,分享论文不做直接翻译,所写的内容主要是我对论文内容的概括和个人看法。文章同列统计可访问。http://yqli.tech/page/tts_paper.html? 如有转载,请标注来源。?欢迎关注微信公众号:低调奋进 RW-Resnet: A Novel Speech Anti-Spoofing Model Using Raw Waveform 本文为上海大学在2021.08.12更新的文章,本篇文章主要使用原始波形做反欺诈的研究,具体的文章链接https://arxiv.org/pdf/2108.05684.pdf 1?研究背景 语音合成的进步给说话人验证(SV)系统造成挑战,因此应对合成语音的反欺诈技术也逐渐成为了热点。以前的Anti-Spoofing的系统输入的特征需要使用第三方的工具进行特征提取,本文的主要特点是直接对原始的音频数据进行处理,使其性能得到?提升。 2?详细设计 图一为整个系统的RW-Resnet的结构,?其主要包括两个部分:ResWaveGram和Resnet34?。其中ResWavegram的职能为特征提取,其使用的conv1D?Resblock如图a2所示,相较图b来说添加了一层conv1D(3)-BN进行res?连接,使其信息更好表征?音频。Resnet34主要对表征的信息进行判别?。 3?实验 本文的实验数据如table?3?所示。其中table 4展示了不同参数量对结果(t-DCF和EER指标,指标越低越好)影响.table5对比是否使用res对系统的影响,使用功res方式更好?。table6和table7和现有系统对比。 ? 4?总结 针对合成语音技术对说话人验证系统造成的挑战,本文设计直接使用原始音频的模型RW-Resnet进行Anti-Spoofing,?使其表现优异。 |
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