通过在嵌入空间中利用有限的训练数据来增强简单的后端分类器，我们提出了通用的独立式自动说话人验证（G-SASV）系统，以对抗欺骗攻击，同时避免在测试（认证）阶段单独使用 CM 模块，在 ASVspoof 2019 逻辑访问数据集中，我们相对统计 ASV 后端在合并（真实和欺骗）和欺骗条件下的性能分别最大提高了 36.2％和 49.8％，以等错误率为指标。

Jan, 2024

本研究旨在通过分析不同的声学特征空间和分类器，确定可靠和强大的对抗欺骗攻击的措施。实验结果表明，基于深度神经网络（DNN）的方法在欺骗检测任务中获得了相当低的等错误率 (EER)

May, 2017

ASVspoof 2019 是社区带领的挑战活动之一，主要关注自动说话人验证（ASV）系统面对欺骗的反制措施，其中考虑了逻辑和物理接入情况，三种欺骗攻击方式，使用神经声学和波形模型生成欺骗攻击，采用双重检测费用函数（t-DCF）对 ASV 系统可靠性进行评估，并囊括了对伪造音频侦测的关注。共有 63 个研究团队参与了此次活动，半数以上的团队报告的系统性能优于两个基线欺骗反制措施。 - 摘自 ASVspoof 2019 的数据库、协议和挑战结果。该工作展示了在反制欺骗和伪造音频方面的实际进展。

Apr, 2019

该研究论文旨在全面系统地概述自动说话者验证中用于防御欺诈攻击的方法，包括重播和合成语音，以及对抗性攻击和最近出现的部分假语音。

May, 2023

通过使用级联自监督学习模型可在 ASV 中对抗对抗攻击，并提高自身的鲁棒性。实验结果表明，该方法能在攻击者知道或不知道自监督模型的情况下有效地抵御攻击，提高了防御性能。

Feb, 2021

研究了自动说话人验证（ASV）任务中的欺骗攻击，并通过对不同 ASV 系统和欺骗攻击系统的分析，证明了 ASV 系统的进化本质上包含了对欺骗攻击的防御机制。然而，研究还强调了欺骗攻击的进步远远超过了 ASV 系统的进展，因此需要进一步研究针对欺骗攻击的 ASV 方法论。

Jun, 2024

本研究旨在开发一种单一的整合了反欺骗技术的演讲者验证嵌入式系统，此系统具备拒绝非目标演讲者及目标演讲者欺诈性输入的能力，而且与融合自动演讲者验证（ASV）及反欺骗对策（CM）嵌入式系统相比，能够具备竞争性的表现。该研究提出的新框架包括多阶段训练与损失函数的组合，并利用多种声码器与合成技术，来回应训练数据不足及短缺欺骗性数据的问题。实验结果表明出色的改善，进而实现了对 SASV2022 挑战赛评估协议的 SASV-EER 低至 1.06% 的性能。

May, 2023

ASVspoof 2021 提出了新的 deepfake 语音检测任务，介绍了三个任务、每个任务的新数据库、评估指标、四个基线模型、评估平台以及比赛结果，并展示了近年来该领域取得的显著进展，尽管物理访问任务的结果显示在现实、不断变化的物理空间中检测攻击的难度很大。

Sep, 2021

本文提出了一种基于 ConvNeXt 网络架构的轻量级端到端反欺骗模型，通过加入通道注意力块和使用 focal loss 函数，我们的模型可以专注于最具信息量的语音表示的子带和难以分类的样本，实验表明我们的系统在 ASVSpoof 2019 LA 评估数据集中可以实现 0.64％的等误差率和 0.0187 的 min-tDCF，超过了当前最先进系统。

Sep, 2022

本文采用基于自动选择属性变化的方法，通过对抗性学习和数据增强对源域语音数据进行协同变换以解决在鲁棒语音识别中遇到的训练 - 测试领域差异问题，实验表明将绝对词语误差率最多降低 35%。

Jul, 2017