自动说话人验证（Automatic Speaker Verification,ASV）通过接收说话人的语音来提取说话人的语音特征，并在已经训练的模型上进行验证，最终识别输入语音的真伪，并判断说话人的身份。随着语音欺骗技术的发展，为保护ASV系统的安全性，需要提升反语音欺骗模型的性能。因此，文章提出基于深度学习的反语音欺骗模型。实验结果表明，该模型能够有效提高ASV系统的安全性。
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