基于Involution算子和交叉注意力机制的合成语音检测方法

随着科学技术的迅速发展,基于深度学习生成的合成语音给语音认证系统和网络空间安全带来了新的挑战。针对现有检测模型准确率较低和语音特征挖掘不够充分的问题,提出了一种基于Involution算子和交叉注意力机制改进的合成语音检测方法。前端将语音数据提取线性频率倒谱系数(LFCC)特征和恒定Q变换(CQT)谱图特征,两个特征分别输入到后端的双分支网络中。后端网络使用ResNet18作为主干网络先进行浅层的特征学习,并将Involution算子嵌入主干网络,扩大特征图像学习区域,增强在空间范围内学习到的频谱图像特征信息。同时在训练分支之后引入cross-attention交叉注意力机制,使LFCC特征和CQT谱图特征构建交互的全局信息,强化模型对特征的深层挖掘。所提模型在ASVspoof 2019 LA测试集上取得了0.84%的等错误率和0.026的最小归一化串联检测代价函数的实验结果,展现了优于主流的检测模型。结果表明,改进的模型能够有效融合不同的频谱特征,提高模型的特征学习能力,从而强化模型的检测能力。     

“英雄虎妈妈”和它的六胞胎儿女

宋红霞,杭州野生动物世界虎园的资深饲养员,一个爱老虎像爱自己儿女一样的人。在“英雄虎妈妈”一胎产下6只虎宝宝后,她不舍昼夜,精心照料,让老虎一家母肥子壮,是虎宝宝们慈祥可亲的“人妈妈”。     

卡诺热机的Yong经济和生态学优化准则

研究存在热阻和热漏的卡诺热机的Ｙｏｎｇ经济和生态学优化准则，得到一些新的性能参数，并揭示了这两种准则之间的联系。     

变化中的日本共产党

有可能成为日本政界唯一牵制保守势力的革新式政党。努力改变僵硬、刻板、陈旧的面貌,     

优化我国能源消费结构的对策分析

我国目前正处于经济建设的关键时期,也是经济结构、城市化水平、居民消费结构发生明显变化的阶段.这一系列的变化刺激了能源消费急速增长,使得能源供需不平衡的状况日渐突出.文章从分析我国能源消费结构入手,阐明了我国能源的消费发展趋势以及所面临的问题,提出了要立足当前、多能并举,建立经济、清洁、科学的能源可持续发展保障系统.     

日本化学化工教育教学情况

作为发达国家的日本，其化学化工发展经历了一段较长时间。本叙述了日本化学教育教学的情况，也讨论了日本人的成功经验与有益借鉴。     

人参根系分泌物及其对人参根际微生物作用的研究

用“浸提法”获得多种人参根系分泌物,例如,十多种氨基酸、可溶性糖和人参皂甙等。人参根系分泌物对人参根际真菌的作用,在10PPm的浓度时,表现为明显的刺激作用,但是超此浓度时,刺激作用则不明显,或略有抑制作用。