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竞争模型的matlab代码用于音频欺骗检测的深度残差神经网络 这个 repo 为我们的论文Deep Residual Neural Networks for Audio Spoofing Detection提供了一个实现，这也描述了UCLANESL团队在 . 数据集 ASVSpoof2019 数据集可以从以下链接下载： 训练模型 python model_main.py --num_epochs=100 --track=[logical/physical] --features=[spect/mfcc/cqcc] --lr=0.00005 请注意，CQCC 特征是使用 中的 Matlab 代码计算的，因此在尝试使用 CQCC 特征训练或评估模型之前，您需要运行此文件以生成 CQCC 特征的缓存文件。 执行多个结果文件的融合 python fuse_result.py --input FILE1 FILE2 FILE3 --output=RESULTS_FILE 评估模型 在评估数据集上运行模型以生成预测文件。 python model_main.py --eval --eval_out

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