Förebyggande av illvilliga spoofing attacker erkänns för närvarande som ett prioriterat undersökningsområde för införandet av automatiska högtalarkontrollsystem. Olika inslag i talsignalerna har använts för att bekämpa falska attacker. Bland de olika spoofing attackvarianterna utgör replay attacker ett betydande hot eftersom de inte kräver någon expertkunskap och är svåra att upptäcka. I detta dokument föreslås användning av en spektral centroid baserad frekvensmodulering (FM) funktioner som vi kallar spektral centroid avvikelse (SCD) för replay attack upptäckt. Spektral centroid frekvens (SCF) och spektral centroid magnitud koefficient (SCMC) funktioner extraheras från samma front-end som SCD undersöks också som kompletterande funktioner. Utvärderingar på ASVspoof 2017 dataset indikerar att de föreslagna SCD-funktioner med en Gaussian Mixing Model (GMM) back-end är mycket kapabel att särskilja äkta från replay spooofed tal, vilket ger en lika felfrekvens förbättring större än 60% jämfört med CQCC baslinjesystemet från ASVspoof 2017 utmaning. Intressant, experiment visar också att de föreslagna SCD funktioner uppvisar en ökad varians för replay spooofed tal i förhållande till äkta tal, särskilt för de lägsta och högsta frekvens subband.
Spektral centroid baserade frekvensmodulering funktioner har föreslagits i REF.
Detection of Replay-Spoofing Attacks Using Frequency Modulation Features
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}