Replay attack utgör ett stort hot mot Automatic Speaker Verification (ASV) system. Talet kan modelleras som amplitud- och frekvensmodulerade (AM-FM) signaler. I den här artikeln utforskar vi taldemodulationsbaserade funktioner med hjälp av Hilbert transform (HT) och Teager Energy Operator (TEO) för replay upptäckt. I synnerhet föreslår vi funktioner, nämligen HT-baserade Instantaneous Amplitude (IA) och Instantaneous Frequency (IF) Cosine Cosine Coefficienses (dvs. HT-IACC och HT-IFCC) och Energy Separation Algorithm (ESA)-baserade funktioner (dvs. ESA-IACC och ESA-IFCC). För att anpassa momentan energi w.r.t givet provtagningsfrekvens, ESA kräver 3 prover medan HT kräver relativt stort antal prover och därmed, ESA ger hög tidsupplösning.Experimenten utfördes på ASV spoof 2017 Challenge databas för replay spoof taldetektering (SSD).De experimentella resultaten visar att ESA-baserade funktioner gav lägre EER. Dessutom gav linearlyspaced Gabor filterbank lägre EER än Butterworth filterbank. För att undersöka eventuell kompletterande information med hjälp av amplitud och frekvens har vi använt score-nivå fusion av IA och IF. Med HT-baserade funktioner gav score-level fusion EER på 5,24 % (dev) och 10,03 % (eval), medan ESA-baserade funktioner minskade EER till 2,01 % (dev) och 9,64 % (eval).
Taldemodulationsfunktioner med hjälp av TEO och Hilberttransform har studerats i REF.
Effectiveness of Speech Demodulation-Based Features for Replay Detection
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}