基于图注意力和单中心损失的语音鉴伪
沈宜 杨捍 石珺 贾宇
随着基于深度学习的语音合成技术的不断发展，语音鉴伪面临着巨大的挑战，为了应对多变的新兴合成技术，提高模型鉴别泛化性，设计了基于图注意力网络和单中心损失的语音鉴伪方案。该方案从音频前端处理、音频特征提取、损失函数选择、数据增强等方面进行提升，选用端到端的音频特征提取方式，经过数据增强后，基于图注意力的骨干网络，分别得到音频的频域图和时域图特征，两者融合后得到融合特征，最后结合单中心损失和二分类交叉熵损失，让网络具有更强的鉴别能力。在ASVspoof2019数据集上，对所提方案进行了实验，实验结果表明，所提方案的鉴别效果较好。
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