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BadSQA: 使用存在事件作为触发器的隐蔽后门攻击在非侵入性语音质量评估中
提出了一种利用存在事件作为触发器,实现高度隐秘的 NISQA 任务背门攻击的新方法,并在四个基准数据集上进行实验,使用了两种最先进的 NISQA 模型,结果表明该背门攻击的平均攻击成功率高达 99%,中毒率仅为 3%。
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10 months ago
MFCCGAN:一种基于 MFCC 的语音合成器,利用对抗学习实现
本文介绍了 MFCCGAN 作为一种新颖的基于对抗学习的语音合成器,其采用 MFCC 作为输入并生成原始语音波形。 经过 STOI 和 NISQA 得到的实验结果显示,我们提出的系统在可懂度、自然度和质量方面均优于 Librosa MFCC
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a year ago
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