本研究解决了在现实应用中，自动语音识别（asr）模型对输入扰动的鲁棒性不足的问题。我们提出了一种创新的方法，通过时间域的可转移攻击和语音感知梯度优化（sago），有效地增强了黑箱 asr 模型的抗攻击能力。实验结果表明，在两个数据库的五个模型上，我们的方法显著优于基线方法。
本研究提出了一种新方法，通过时间域可转移攻击和语音感知梯度优化，显著增强了自动语音识别模型的抗攻击能力，实验结果优于基线方法。
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