本研究探讨了演讲者识别系统的对抗攻击，提出了FAKEBOB攻击方法，发现现有防御措施失效。研究还提出了基于音频机制的验证码和轻量级应用，以提升网络安全性。通过分析无声攻击，确认了安全风险，并展示了新攻击面带来的挑战。最后，开发了新型欺骗检测系统，提高了对未知攻击的防范能力。

本研究探讨自监督学习在演讲者识别中的应用，发现语音预测损失、数据规模和模型大小是关键因素。实验表明，所提模型在降低计算成本的同时显著减少了单词错误率。此外，研究分析了自监督学习在语音分离和自动语音识别中的有效性，并提出了改进模型性能的方法。