基于生成对抗网络的无目标深度检索哈希攻击算法

近年来深度哈希技术被广泛研究，可应用于大规模图像检索且取得了良好的性能，然而其安全性问题却相对被忽视.为此，本文提出了一种针对深度检索哈希的无目标攻击算法，可用于深度检索哈希的鲁棒性评估和优化设计.在该算法中我们构建了一个用于获得无目标攻击对抗样本的生成对抗网络模型UntargetedGAN.模型训练过程中，首先利用原型网络（PrototypeNet）将图像标签转换为原型网络编码，之后结合原型网络编码、解码器和鉴别器进行联合训练得到期望的UntargetedGAN模型;在测试阶段输入查询图像及其标签即可快速生成对抗样本.实验结果表明，UntargetedGAN生成的对抗样本可有效实现无目标攻击，且与现有的无目标攻击算法相比在攻击性能和对抗样本生成效率方面有显著提升.     

基于多谱特征生成对抗网络的语音转换算法

语音转换在教育、娱乐、医疗等各个领域都有广泛的应用,为了得到高质量的转换语音,提出了基于多谱特征生成对抗网络的语音转换算法。利用生成对抗网络对由谱特征参数生成的声纹图进行转换,利用特征级多模态融合技术使网络学习来自不同特征域的多种信息,以提高网络对语音信号的感知能力,从而得到具有良好清晰度和可懂度的高质量转换语音。实验结果表明,在主、客观评价指标上,本文算法较传统算法均有明显提升。     

融合实体邻域信息的知识图谱嵌入负采样方法

知识图谱嵌入的主要任务是将实体与关系嵌入低维、连续的向量空间。在模型训练过程中，必须同时提供正负三元组。已有的负采样方法多使用均匀随机采样方法构造负样本，通过这种方式获得的负样本对于模型的训练贡献很小。基于生成对抗网络，生成器能够采样更多可信的负三元组，增强嵌入模型性能。然而，离散数据在使用遗传算法时存在梯度消失的问题。针对以上问题，提出一种融合实体邻域信息的知识图谱嵌入负采样方法。该方法基于生成对抗网络的框架，通过图卷积神经网络聚合实体在不同关系路径上的邻域信息，用以辅助生成器产生高质量的负样本，提高鉴别器的性能。同时，在鉴别器部分引入Wasserstein距离代替传统的散度，解决梯度消失问题，加速模型收敛。在链接预测任务和三元组分类任务上对所提方法的有效性进行验证，结果表明，该方法在链接预测任务中MR、MRR、Hits@10较基线模型分别平均提升4.18、9.19、10.18个百分点，在三元组分类任务中准确率平均提升4.50个百分点，充分证明实体邻域信息的融入能够进一步提升负样本质量，显著提升模型性能。     

多阶段生成器与时频鉴别器的GAN语音增强算法

传统生成对抗网络的语音增强算法(SEGAN)将时域语音波形作为映射目标, 在低信噪比条件下, 语音时域波形会淹没在噪声中, 导致SEGAN的增强性能会急剧下降, 语音失真现象较为严重. 针对该问题, 提出了一种多阶段的时频域生成对抗网络的语音增强算法(multi-stage-time-frequency SEGAN, MS-TFSEGAN). MS-TFSEGAN采用了多阶段生成器与时频域双鉴别器的模型结构, 不断对映射结果进行完善, 同时捕获时域与频域信息. 另外, 为了进一步提升模型对频域细节信息的学习能力, MS-TFSEGAN在生成器损失函数中引入了频域L1损失. 实验证明, 在低信噪比条件下, MS-TFSEGAN的语音质量和可懂度与SEGAN相比分别提升了约13.32%和8.97%, 作为语音识别前端时在CER上实现了7.3%的相对提升.     

基于知识蒸馏和生成对抗网络的远场语音识别

为了进一步利用近场语音数据来提高远场语音识别的性能,提出一种基于知识蒸馏和生成对抗网络相结合的远场语音识别算法.该方法引入多任务学习框架,在进行声学建模的同时对远场语音特征进行增强.为了提高声学建模能力,使用近场语音的声学模型（老师模型）来指导远场语音的声学模型（学生模型）进行训练.通过最小化相对熵使得学生模型的后验概率分布逼近老师模型.为了提升特征增强的效果,加入鉴别网络来进行对抗训练,从而使得最终增强后的特征分布更逼近近场特征.AMI数据集上的实验结果表明,该算法的平均词错误率（WER）与基线相比在单通道的情况下,在没有说话人交叠和有说话人交叠时分别相对下降5.6%和4.7%.在多通道的情况下,在没有说话人交叠和有说话人交叠时分别相对下降6.2%和4.1%.TIMIT数据集上的实验结果表明,该算法获得了相对7.2%的平均词错误率下降.为了更好地展示生成对抗网络对语音增强的作用,对增强后的特征进行了可视化分析,进一步验证了该方法的有效性.     

基于辅助分类器和变分自编码生成对抗网络的干扰识别

针对基于深度学习干扰识别方法在小样本集情况下性能恶化问题，提出一种基于辅助分类器和变分自编码生成对抗网络(AC-VAEGAN)的干扰识别方法。利用生成对抗网络和变分自编码器的核心思想设计识别模型，得到连续有意义的干扰样本集潜在空间；确定编码器、生成器和鉴别器的损失函数，且鉴别器采用动态学习率的优化算法，使得模型训练过程更加有效且稳定。仿真结果表明，在干扰时频图小样本数据集情况下，当干噪比为-10 dB～10 dB时，该方法对宽带噪声干扰、部分频带噪声干扰、单音干扰、多音干扰、脉冲干扰、跳频干扰、线性扫频干扰和二次扫频干扰这八种干扰的正确识别率均高于ACGAN和CNN。     

一种基于正弦激励的线性预测模型的语音转换方法

在正弦激励模型的线性预测(LP)残差转换的基础上,提出了一种改进语音特征转换性能的语音转换方法.基于线性预测分析和综合的构架,该方法一方面通过谱包络估计声码器提取源说话人的线性预测编码(LPC)倒谱包络,并使用双线性变换函数实现倒谱包络的转换;另一方面由谐波正弦模型对线性预测残差信号建模和分解,采用基音频率变换将源说话人的残差信号转换为近似目标说话人的残差信号.最后由修正后的残差信号激励时变滤波器得到转换语音,滤波器参数通过转换得到的LPC倒谱包络实时更新.实验结果表明,该方法在主观和客观测试中都具有良好的结果,能有效地转换说话人声音特征,获得高相似度的转换语音.     

基于可变损失和流形正则化的生成对抗网络

针对生成对抗网络中鉴别器在少量标记样本上的分类精度较差以及对流形局部扰动的鲁棒性不足的问题,提出一种基于可变损失和流形正则化的生成对抗网络算法。当标记样本较少时,该算法在鉴别器中利用可变损失代替原有对抗损失以解决训练前期分类性能较差的鉴别器对半监督分类任务的不利影响。此外,在鉴别器可变损失的基础上加入流形正则项,通过惩罚鉴别器在流形上分类决策的变化提高鉴别器对局部扰动的鲁棒性。以生成样本的质量和半监督的分类精度作为算法的评价标准,并在数据集SVHN和CIFAR-10上完成了数值实验。与其他半监督算法的对比结果表明,该算法在使用少量带标记数据的情况下能得到质量更高的生成样本和精度更高的分类结果。     

端到端说话人辨认的对抗样本应用比较研究

为探究对抗样本对端到端说话人辨认系统的安全威胁与攻击效果,比较现有对抗样本生成算法在语音环境下的性能优劣势,分析FGSM、JSMA、BIM、C&W、PGD 5种白盒算法和ZOO、HSJA 2种黑盒算法。将7种对抗样本生成算法在ResCNN和GRU两种网络结构的端到端说话人辨认模型中实现有目标和无目标攻击,并制作音频对抗样本,通过攻击成功率和信噪比等性能指标评估攻击效果并进行人工隐蔽性测试。实验结果表明,现有对抗样本生成算法可在端到端说话人辨认模型中进行实现,白盒算法中的BIM、PGD具有较好的性能表现,黑盒算法的无目标攻击能达到白盒算法的攻击效果,但其有目标攻击性能有待进一步提升。     

基于梯度惩罚WGAN的人脸对抗样本生成方法

人脸识别系统面临着各种安全威胁和挑战,其中对抗样本攻击对人脸识别系统中的深度神经网络安全性和鲁棒性造成一定影响,论文针对传统对抗样本攻击方法中所存在生成效率低、对抗样本质量差等问题,提出了基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络（WGAN-GP）的人脸对抗样本生成方法。首先,采用梯度惩罚项来使得神经网络的参数分布得更加均匀,保证生成对抗网络训练的稳定性;其次,在人脸对抗样本生成过程中,通过训练适合亚洲人脸的facenent攻击模型,并进行人脸的局部扰动,生成视觉质量较高的亚洲人脸对抗样本。最后,通过仿真试验实现百度人脸比对API的黑盒攻击。在平均SSIM、MSE和时间指标下,与现有同类对抗样本方法对比,所提方法在生成人脸对抗样本质量和生成效率方面都有所提升,与传统对抗样本方法对比,在质量上SSIM有2.26倍的提升,MSE有1倍的降低;在生成效率方面有99%的提升。     

噪声条件下电子伪装语音还原方法研究

语音的电子伪装是指采用变声设备或语音处理软件改变说话人的个性特征,以达到故意隐藏该说话人身份的目的。电子伪装语音还原是指通过技术手段将伪装语音变回原声,这对基于语音的身份鉴别具有重要意义。本文将频域和时域伪装语音的还原问题抽象为伪装因子的估计问题,通过基于i-vector的自动说话人确认方法估计伪装因子,并引入对称变换进一步提高估计效果。该方法借助于i-vector的噪声鲁棒性,提高了真实含噪场景下伪装因子的估计精度,从而改进了噪声条件下电子伪装语音的还原效果。在干净语音库TIMIT上训练i-vector并在含噪语音库VoxCeleb1上对本文方法进行测试,结果表明,伪装因子估计的错误率从基线系统的9.19%降低为4.49%,还原语音在自动说话人确认等错误率和听觉感知方面也取得了提升。     

基于遗传径向基神经网络的声音转换

声音转换技术可以将一个人的语音模式转换为与其特性不同的另一个人语音模式,使转换语音保持源说话人原有语音信息内容不变,而具有目标说话人的声音特点。本文研究了由遗传算法训练的RBF神经网络捕获说话人的语音频谱包络映射关系,以实现不同说话人之间声音特性的转换。实验对六个普通话单元音音素的转换语音质量分别作了客观和主观评估,结果表明用神经网络方法可以获得所期望的转换语音性能。实验结果还说明,与K-均值法相比,用遗传算法训练神经网络可以增强网络的全局寻优能力,使转换语音与目标语音的平均频谱失真距离减小约10%。     

采用STRAIGHT模型和深度信念网络的语音转换方法

提出一种将STRAIGHT模型和深度信念网络DBN相结合实现语音转换的方式。首先,通过STRAIGHT模型提取出源说话人和目标说话人的语音频谱参数,用提取的频谱参数分别训练两个DBN得到语音高阶空间的个性特征信息;然后,用人工神经网络ANN将两个具有高阶特征的空间连接并进行特征转换;最后,用基于目标说话人数据训练出的DBN来对转换后的特征信息进行逆处理得到语音频谱参数,并用STRAIGHT模型合成具有目标说话人个性化特征的语音。实验结果表明,采用此种方式获得的语音转换效果要比传统的采用GMM实现语音转换更好,转换后的语音音质和相似度与目标语音更接近。     

基于卷积非负矩阵分解的语音转换方法

为了在语音转换过程中充分考虑语音的帧间相关性,提出了一种基于卷积非负矩阵分解的语音转换方法.卷积非负矩阵分解得到的时频基可较好地保存语音信号中的个人特征信息及帧间相关性.利用这一特性,在训练阶段,通过卷积非负矩阵分解从训练数据中提取源说话人和目标说话人相匹配的时频基.在转换阶段,通过时频基替换实现对源说话人语音的转换.相对于传统方法,本方法能够更好地保存和转换语音帧间相关性.实验仿真及主、客观评价结果表明,与基于高斯混合模型、状态空间模型的语音转换方法相比,该方法具有更好的转换语音质量和转换相似度.     

深度生成模型综述

通过学习可观测数据的概率密度而随机生成样本的生成模型在近年来受到人们的广泛关注,网络结构中包含多个隐藏层的深度生成式模型以更出色的生成能力成为研究热点,深度生成模型在计算机视觉、密度估计、自然语言和语音识别、半监督学习等领域得到成功应用,并给无监督学习提供了良好的范式.本文根据深度生成模型处理似然函数的不同方法将模型分...     

Machine fault diagnosis with small sample based on variational information constrained generative adversarial network

In actual engineering scenarios, limited fault data leads to insufficient model training and over-fitting, which negatively affects the diagnostic performance of intelligent diagnostic models. To solve the problem, this paper proposes a variational information constrained generative adversarial network (VICGAN) for effective machine fault diagnosis. Firstly, by incorporating the encoder into the discriminator to map the deep features, an improved generative adversarial network with stronger data synthesis capability is established. Secondly, to promote the stable training of the model and guarantee better convergence, a variational information constraint technique is utilized, which constrains the input signals and deep features of the discriminator using the information bottleneck method. In addition, a representation matching module is added to impose restrictions on the generator, avoiding the mode collapse problem and boosting the sample diversity. Two rolling bearing datasets are utilized to verify the effectiveness and stability of the presented network, which demonstrates that the presented network has an admirable ability in processing fault diagnosis with few samples, and performs better than state-of-the-art approaches.     

基于PSO优化GRNN的语音转换方法

提出了一种基于粒子群算法PSO优化广义回归神经网络GRNN模型的语音转换方法。首先,该方法利用训练语音的声道和激励源的个性化特征参数分别训练两个GRNN,得到GRNN的结构参数;然后,利用PSO对GRNN的结构参数进行优化,减少人为因素对转换结果的影响;最后,对语音的韵律特征、基音轮廓和能量分别进行了线性转换,使得转换后的语音包含更多源语音的个性化特征信息。主客观实验结果表明:与径向基神经网络RBF和GRNN相比,使用本文提出的转换模型获得的转换语音的自然度和似然度都得到了很大的提升,谱失真率明显降低并且更接近于目标语音。     

面向恶意网页训练数据生成的GAN模型

针对基于机器学习算法识别恶意网页时恶意网页样本收集困难的问题,提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的扩展恶意网页样本数据集的方法（WS-GAN）,使用少量的原始样本数据训练生成对抗网络,利用生成器模拟生成网页样本。同时在原有生成对抗网络的结构中加入了多个判别器：全局判别器判别整体样本的真伪,控制生成样本整体的质量;各特征判别器判别其对应类别特征数据的真伪,控制生成样本细节部分的质量。实验结果表明,WS-GAN生成的网页特征样本可用于恶意网页分类器的训练,并且其生成样本的质量优于条件生成对抗网络和条件变分自编码器生成样本的质量。