说话人验证是现实世界中一项重要的生物认证技术，在各个领域（包括移动设备、智能家居、智慧城市、金融部门等）得到了广泛应用。考虑到这些应用的安全性，确保说话人验证系统能够抵御各种欺骗攻击（如语音合成、语音转换、语音编辑等）变得尤为重要。近年来，针对语音伪造检测的研究蓬勃发展，也相继出现了多个相关系列挑战赛，例如ASVSpoof、ADD等。然而这些挑战赛通常侧重于区分真实语音和伪造语音，在源说话人追踪问题（从被篡改的语音信号中识别源说话人信息）方面的研究尚显不足。源说话人识别具有潜在的应用价值，尤其在犯罪调查和司法程序中，例如，源说话人识别技术可以帮助识别涉及基于语音转换欺骗攻击手段的金融欺诈嫌疑人。
源说话人追踪挑战赛将专注于针对语音转换的源说话人验证，同时开放相关主题论文投稿。
Task I Source speaker verification against voice conversion: 语音转换通过对源说话人的语音信号进行处理，使其在保留语言内容的同时听起来像是目标说话人。我们要求参与者开发模型，能够从转换后的语音中提取源说话人相关信息并进行源说话人验证（也就是判断两个转换后的话语是否来自同一源说话人）。 Task II Research Paper Track: 我们也诚挚地邀请广大学者在SLT2024会议上我们的特殊议题提交研究论文。主题包括但不限于源说话人追踪技术、语音攻击方法、语音伪造检测方法等。
有任何问题，可联系：sstc2024.challenge@gmail.com
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Ming Li, Duke Kunshan University, China(ming.li369@dukekunshan.edu.cn)
Pengyuan Zhang, Chinese Academic of Sciences, Institute of Acoustics China(zhangpengyuan@hccl.ioa.ac.cn)
- Yanzhen Ren, Wuhan University, China(renyz@whu.edu.cn)
- Zexin Cai, Johns Hopkins University, America(zcai21@jh.edu)
- Hiromitsu Nishizaki, University of Yamanashi, Japan(hnishi@yamanashi.ac.jp)
