Zeitschriftenartikel zum Thema „ASVspoof“
Geben Sie eine Quelle nach APA, MLA, Chicago, Harvard und anderen Zitierweisen an
Machen Sie sich mit Top-42 Zeitschriftenartikel für die Forschung zum Thema "ASVspoof" bekannt.
Neben jedem Werk im Literaturverzeichnis ist die Option "Zur Bibliographie hinzufügen" verfügbar. Nutzen Sie sie, wird Ihre bibliographische Angabe des gewählten Werkes nach der nötigen Zitierweise (APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver usw.) automatisch gestaltet.
Sie können auch den vollen Text der wissenschaftlichen Publikation im PDF-Format herunterladen und eine Online-Annotation der Arbeit lesen, wenn die relevanten Parameter in den Metadaten verfügbar sind.
Sehen Sie die Zeitschriftenartikel für verschiedene Spezialgebieten durch und erstellen Sie Ihre Bibliographie auf korrekte Weise.
Nafees, Muhammad, Abid Rauf und Rabbia Mahum. „Automatic Spoofing Detection Using Deep Learning“. Global Social Sciences Review IX, Nr. I (30.03.2024): 111–333. http://dx.doi.org/10.31703/gssr.2024(ix-i).11.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Jiachen, Guoqing Tu, Shubo Liu und Zhaohui Cai. „Audio Anti-Spoofing Based on Audio Feature Fusion“. Algorithms 16, Nr. 7 (28.06.2023): 317. http://dx.doi.org/10.3390/a16070317.
Der volle Inhalt der QuelleFaham Ali Zaidi, Syed, und Longting Xu. „Implementation of Multiple Feature Selection Algorithms for Speech Spoofing Detection“. Journal of Physics: Conference Series 2224, Nr. 1 (01.04.2022): 012119. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2224/1/012119.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Jichen, Qianhua He, Yongjian Hu und Weiqiang Pan. „CBC-Based Synthetic Speech Detection“. International Journal of Digital Crime and Forensics 11, Nr. 2 (April 2019): 63–74. http://dx.doi.org/10.4018/ijdcf.2019040105.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Zhizheng, Junichi Yamagishi, Tomi Kinnunen, Cemal Hanilci, Mohammed Sahidullah, Aleksandr Sizov, Nicholas Evans, Massimiliano Todisco und Hector Delgado. „ASVspoof: The Automatic Speaker Verification Spoofing and Countermeasures Challenge“. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing 11, Nr. 4 (Juni 2017): 588–604. http://dx.doi.org/10.1109/jstsp.2017.2671435.
Der volle Inhalt der QuellePhapatanaburi, Khomdet, Prawit Buayai, Watcharaphon Naktong und Jakkree Srinonchat. „Exploiting Magnitude and Phase Aware Deep Neural Network for Replay Attack Detection“. ECTI Transactions on Electrical Engineering, Electronics, and Communications 18, Nr. 2 (31.08.2020): 89–97. http://dx.doi.org/10.37936/ecti-eec.2020182.240341.
Der volle Inhalt der QuelleTan, Choon Beng, Mohd Hanafi Ahmad Hijazi, Frazier Kok, Mohd Saberi Mohamad und Puteri Nor Ellyza Nohuddin. „Artificial speech detection using image-based features and random forest classifier“. IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 11, Nr. 1 (01.03.2022): 161. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v11.i1.pp161-172.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Chenlei, Ruohua Zhou und Qingsheng Yuan. „Replay Speech Detection Based on Dual-Input Hierarchical Fusion Network“. Applied Sciences 13, Nr. 9 (25.04.2023): 5350. http://dx.doi.org/10.3390/app13095350.
Der volle Inhalt der QuelleAdiban, Mohammad, Hossein Sameti und Saeedreza Shehnepoor. „Replay spoofing countermeasure using autoencoder and siamese networks on ASVspoof 2019 challenge“. Computer Speech & Language 64 (November 2020): 101105. http://dx.doi.org/10.1016/j.csl.2020.101105.
Der volle Inhalt der QuelleNautsch, Andreas, Xin Wang, Nicholas Evans, Tomi H. Kinnunen, Ville Vestman, Massimiliano Todisco, Hector Delgado, Md Sahidullah, Junichi Yamagishi und Kong Aik Lee. „ASVspoof 2019: Spoofing Countermeasures for the Detection of Synthesized, Converted and Replayed Speech“. IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science 3, Nr. 2 (April 2021): 252–65. http://dx.doi.org/10.1109/tbiom.2021.3059479.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Xin, Junichi Yamagishi, Massimiliano Todisco, Héctor Delgado, Andreas Nautsch, Nicholas Evans, Md Sahidullah et al. „ASVspoof 2019: A large-scale public database of synthesized, converted and replayed speech“. Computer Speech & Language 64 (November 2020): 101114. http://dx.doi.org/10.1016/j.csl.2020.101114.
Der volle Inhalt der QuelleChettri, Bhusan, Emmanouil Benetos und Bob L. T. Sturm. „Dataset Artefacts in Anti-Spoofing Systems: A Case Study on the ASVspoof 2017 Benchmark“. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 28 (2020): 3018–28. http://dx.doi.org/10.1109/taslp.2020.3036777.
Der volle Inhalt der QuelleHernández-Nava, Carlos Alberto, Eric Alfredo Rincón-García, Pedro Lara-Velázquez, Sergio Gerardo de-los-Cobos-Silva, Miguel Angel Gutiérrez-Andrade und Roman Anselmo Mora-Gutiérrez. „Voice spoofing detection using a neural networks assembly considering spectrograms and mel frequency cepstral coefficients“. PeerJ Computer Science 9 (18.12.2023): e1740. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1740.
Der volle Inhalt der QuelleAltuwayjiri, Sarah Mohammed, Ouiem Bchir und Mohamed Maher Ben Ismail. „Generalized Replay Spoofing Countermeasure Based on Combining Local Subclassification Models“. Applied Sciences 12, Nr. 22 (18.11.2022): 11742. http://dx.doi.org/10.3390/app122211742.
Der volle Inhalt der QuelleAydın, Barış, und Gökay Dişken. „INCREASING ROBUSTNESS OF I-VECTORS VIA MASKING: A CASE STUDY IN SYNTHETIC SPEECH DETECTION“. Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering 29, Nr. 1 (28.03.2024): 191–204. http://dx.doi.org/10.17482/uumfd.1311113.
Der volle Inhalt der QuelleKang, Yeajun, Wonwoong Kim, Sejin Lim, Hyunji Kim und Hwajeong Seo. „DeepDetection: Privacy-Enhanced Deep Voice Detection and User Authentication for Preventing Voice Phishing“. Applied Sciences 12, Nr. 21 (02.11.2022): 11109. http://dx.doi.org/10.3390/app122111109.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Yi, und Dengpan Ye. „Black-Box Adversarial Attacks against Audio Forensics Models“. Security and Communication Networks 2022 (17.01.2022): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6410478.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jiakang, Xiongwei Zhang, Meng Sun, Xia Zou und Changyan Zheng. „Attention-Based LSTM Algorithm for Audio Replay Detection in Noisy Environments“. Applied Sciences 9, Nr. 8 (13.04.2019): 1539. http://dx.doi.org/10.3390/app9081539.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Jinghong, Xiaowei Yi und Xianfeng Zhao. „One-Class Fake Speech Detection Based on Improved Support Vector Data Description“. Security and Communication Networks 2023 (04.10.2023): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2023/8830894.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Jinlin, Yancheng Zhao und Haoran Wang. „Generalized Spoof Detection and Incremental Algorithm Recognition for Voice Spoofing“. Applied Sciences 13, Nr. 13 (30.06.2023): 7773. http://dx.doi.org/10.3390/app13137773.
Der volle Inhalt der QuelleYanagi, Yuta, Ryohei Orihara, Yasuyuki Tahara, Yuichi Sei, Tanel Alumäe und Akihiko Ohsuga. „The Proposal of Countermeasures for DeepFake Voices on Social Media Considering Waveform and Text Embedding“. Annals of Emerging Technologies in Computing 8, Nr. 2 (01.04.2024): 15–31. http://dx.doi.org/10.33166/aetic.2024.02.002.
Der volle Inhalt der QuelleTan, Choon Beng, und Mohd Hanafi Ahmad Hijazi. „A Comparative Evaluation on Data Transformation Approach for Artificial Speech Detection“. ITM Web of Conferences 63 (2024): 01012. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20246301012.
Der volle Inhalt der QuelleGada, Amay, Neel Kothari, Ruhina Karani, Chetashri Badane, Dhruv Gada und Tanish Patwa. „DR-SASV: A deep and reliable spoof aware speech verification system“. International Journal on Information Technologies and Security 15, Nr. 4 (01.12.2023): 93–106. http://dx.doi.org/10.59035/ffmb8272.
Der volle Inhalt der QuelleShim, Hye-jin, Jee-weon Jung, Ju-ho Kim und Ha-jin Yu. „Integrated Replay Spoofing-Aware Text-Independent Speaker Verification“. Applied Sciences 10, Nr. 18 (10.09.2020): 6292. http://dx.doi.org/10.3390/app10186292.
Der volle Inhalt der QuelleЕвсюков, Михаил Витальевич, Михаил Михайлович Путято, Александр Самвелович Макарян und Александр Николаевич Черкасов. „Оценка точности субъектозависимого подхода к обнаружению синтезированного голоса“. Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, Nr. 1 (28.05.2024): 77–93. http://dx.doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2024/1/77-93.
Der volle Inhalt der QuelleGomez-Alanis, Alejandro, Jose A. Gonzalez-Lopez und Antonio M. Peinado. „GANBA: Generative Adversarial Network for Biometric Anti-Spoofing“. Applied Sciences 12, Nr. 3 (29.01.2022): 1454. http://dx.doi.org/10.3390/app12031454.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Linqiang, Yanhua Long, Haoran Wei und Yijie Li. „New Acoustic Features for Synthetic and Replay Spoofing Attack Detection“. Symmetry 14, Nr. 2 (29.01.2022): 274. http://dx.doi.org/10.3390/sym14020274.
Der volle Inhalt der QuelleYoon, Sunghyun, und Ha-Jin Yu. „BPCNN: Bi-Point Input for Convolutional Neural Networks in Speaker Spoofing Detection“. Sensors 22, Nr. 12 (14.06.2022): 4483. http://dx.doi.org/10.3390/s22124483.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Lanting, Tianliang Lu, Xingbang Ma, Mengjiao Yuan und Da Wan. „Voice Deepfake Detection Using the Self-Supervised Pre-Training Model HuBERT“. Applied Sciences 13, Nr. 14 (22.07.2023): 8488. http://dx.doi.org/10.3390/app13148488.
Der volle Inhalt der QuelleMewada, Hiren, Jawad F. Al-Asad, Faris A. Almalki, Adil H. Khan, Nouf Abdullah Almujally, Samir El-Nakla und Qamar Naith. „Gaussian-Filtered High-Frequency-Feature Trained Optimized BiLSTM Network for Spoofed-Speech Classification“. Sensors 23, Nr. 14 (24.07.2023): 6637. http://dx.doi.org/10.3390/s23146637.
Der volle Inhalt der QuelleChadha, Ankita, Azween Abdullah und Lorita Angeline. „An improved normalized gain-based score normalization technique for spoof detection algorithm“. International journal of electrical and computer engineering systems 13, Nr. 6 (01.09.2022): 457–65. http://dx.doi.org/10.32985/ijeces.13.6.5.
Der volle Inhalt der QuelleMahum, Rabbia, Aun Irtaza, Ali Javed, Haitham A. Mahmoud und Haseeb Hassan. „DeepDet: YAMNet with BottleNeck Attention Module (BAM) TTS synthesis detection“. EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing 2024, Nr. 1 (01.04.2024). http://dx.doi.org/10.1186/s13636-024-00335-9.
Der volle Inhalt der QuelleChakravarty, Nidhi, und Mohit Dua. „Data Augmentation and Hybrid Feature Amalgamation to detect Audio Deep Fake attacks“. Physica Scripta, 24.07.2023. http://dx.doi.org/10.1088/1402-4896/acea05.
Der volle Inhalt der QuelleKamble, Madhu R., Hardik B. Sailor, Hemant A. Patil und Haizhou Li. „Advances in anti-spoofing: from the perspective of ASVspoof challenges“. APSIPA Transactions on Signal and Information Processing 9 (2020). http://dx.doi.org/10.1017/atsip.2019.21.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Xingliang, Mingxing Xu und Thomas Fang Zheng. „A multi-branch ResNet with discriminative features for detection of replay speech signals“. APSIPA Transactions on Signal and Information Processing 9 (2020). http://dx.doi.org/10.1017/atsip.2020.26.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Xuechen, Xin Wang, Md Sahidullah, Jose Patino, Héctor Delgado, Tomi Kinnunen, Massimiliano Todisco et al. „ASVspoof 2021: Towards Spoofed and Deepfake Speech Detection in the Wild“. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2023, 1–14. http://dx.doi.org/10.1109/taslp.2023.3285283.
Der volle Inhalt der QuelleGupta, Priyanka, Hemant A. Patil und Rodrigo Capobianco Guido. „Vulnerability issues in Automatic Speaker Verification (ASV) systems“. EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing 2024, Nr. 1 (10.02.2024). http://dx.doi.org/10.1186/s13636-024-00328-8.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Yuanjun, Roberto Togneri und Victor Sreeram. „Multi-task Learning-Based Spoofing-Robust Automatic Speaker Verification System“. Circuits, Systems, and Signal Processing, 18.02.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s00034-022-01974-z.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Dang-en, Hai-na Hu und Qiang Xu. „Replay attack detection based on deformable convolutional neural network and temporal-frequency attention model“. Journal of Intelligent Systems 32, Nr. 1 (01.01.2023). http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2022-0265.
Der volle Inhalt der QuelleDİŞKEN, Gökay. „Robust Spoofed Speech Detection with Denoised I-vectors“. GAZI UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE, 06.10.2022. http://dx.doi.org/10.35378/gujs.1062788.
Der volle Inhalt der QuelleKanwal, Tahira, Rabbia Mahum, Abdul Malik AlSalman, Mohamed Sharaf und Haseeb Hassan. „Fake speech detection using VGGish with attention block“. EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing 2024, Nr. 1 (26.06.2024). http://dx.doi.org/10.1186/s13636-024-00348-4.
Der volle Inhalt der QuelleMittal, Aakshi, und Mohit Dua. „Static–dynamic features and hybrid deep learning models based spoof detection system for ASV“. Complex & Intelligent Systems, 19.11.2021. http://dx.doi.org/10.1007/s40747-021-00565-w.
Der volle Inhalt der Quelle