Feature normalization strategier hjälper till att kompensera för effekterna av miljö missmatchning och normalt införlivas i funktionen utvinning ramar efter att tillämpa en logaritmisk eller effekt funktion icke-linjäritet. För spoofing detektionssystem i närvaro av röstomvandling och talsyntes-baserade spoofing attacker, funktion normalisering anses vara skadligt. Men när det gäller spoofing upptäckt för replay attacker, normalisering av funktioner hjälper till att minska lika felfrekvenser avsevärt. I detta arbete använder vi diskret Fouriertransform (DFT)-baserade spektral- och produktspektralfunktioner med funktion normalisering tillämpas i q-log domänen. Funktionen q-log fungerar som mellandomän mellan linjära domäner och logdomäner för normalisering av funktionerna. Därefter extraheras de slutliga egenskaperna genom att tillämpa en huvudsaklig komponentanalysteknik på log DFT och produkteffektspektra. Experimentella resultat på version 2 av andra ASVspoof2017 utmaning utvärderingsdata visar att normalisera funktioner i q-log domän resulterar i relativ minskning av lika felfrekvenser med cirka 5%. I alla fyra baslinjesystem ger DFT-spektralfunktionerna, normaliserade i q-log-domänen, en genomsnittlig relativ förbättring på 28 %.
En diskret Fourier Transform (DFT) användes i REF för ASVspoof 2017 dataset.
Boosting the Performance of Spoofing Detection Systems on Replay Attacks Using q-Logarithm Domain Feature Normalization
{'venue': 'Odyssey', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}