BriefGPT - AI 论文速递
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鲁棒且不可察觉的音频对抗例子的综合算法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种生成音频对抗样本的集成算法，用于欺骗自动语音识别系统。该算法使用心理声学模型和房间脉冲响应，在模拟环境和真实无线环境中评估。结果表明，该算法在考虑心理声学效果或结合鲁棒性时，信噪比和人类感知研究都有所改善，但错误率有所增加。
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关键要点
- 音频对抗样本是用于欺骗自动语音识别系统的音频文件。
- 本文介绍了一种集成算法，使用心理声学模型和房间脉冲响应生成音频对抗样本。
- 通过三个实验比较不同方法的效果，包括模拟环境和真实无线环境中的鲁棒性评估。
- 算法在考虑心理声学效果或结合鲁棒性时，信噪比和人类感知研究有所改善。
- 尽管信噪比和感知性有所提高，但错误率有所增加。
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