Counter measures for Automatic Speaker Verification Replay Spoofing Attack: OnDataAugmentation,FeatureRepresentation,ClassificationandFusion
相比与真实语音，录制播放语音具有更高的混响。
制造spoofing数据：加混响，phaser
特征提取： CQCC
CQCC提取流程：
传统CQCC-GMM与该模型的区别：
ResNet34:（代替CQCC+GMM):
ResNet 输入为224*224 从频谱中利用STFT提取的向量
输出：？？？
分类模型(需要先提取CQCC)：
GMM
FDNN
输入：CQCC(当前帧+前后8帧）810
优化函数：交叉熵
输出：0/1
最终得分根据帧级后验概率的mean pooling得到
BLSTM
关于RNN，LSTM ：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32085405
