I detta dokument föreslår vi en replay attack spoofing detektionssystem för automatisk högtalarverifiering med hjälp av multitask inlärning av bullerklasser. Vi definierar det buller som orsakas av reprisattacken som reprisbuller. Vi undersöker effektiviteten av att träna ett djupt neuralt nätverk samtidigt för replay attack spoofing detektion och replay buller klassificering. Multi-task lärande omfattar klassificering av buller från uppspelningsenheter, inspelningsmiljöer och inspelningsenheter samt spoofing detektion. Var och en av de tre typerna av bullerklasser innehåller också en genuin klass. Experimentresultaten på version 1.0 av ASVspoof2017-datauppsättningar visar att prestandan för vårt föreslagna system förbättras med 30% relativt på utvärderingsuppsättningen.
Shim m.fl. REF undersökte problemet med att återspela spoofing attack detektion och buller klassificering med hjälp av multitask lärande på uppspelningsenheter, inspelningsmiljöer och enheter.
Replay Spoofing Detection System for Automatic Speaker Verification Using Multi-Task Learning of Noise Classes
{'venue': '2018 Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI)', 'journal': '2018 Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}