I detta papper presenterar vi en fristående replay spoof taldetektering (SSD) system för att klassificera den naturliga vs. replay tal. Replay-talspektrumet är känt för att påverkas i det högre frekvensområdet. I detta sammanhang föreslår vi att man utnyttjar en auditiv filterbanksinlärning med hjälp av Convolutional Restricted Boltzmann Machine (ConvRBM) med de förhandsbetonade talsignalerna. Temporal modulering i amplitud (AM) och frekvens (FM) extraheras från ConvRBM-delbanden med hjälp av Energy Separation Algorithm (ESA). ConvRBM-baserade korta AM- och FM-funktioner utvecklas med hjälp av ceptral bearbetning, betecknad som AM-ConvRBM-CC och FM-ConvRBM-CC. Föreslagna funktioner för tidsmodulering presterade bättre än utgångsvärdet för konstant-Q Cepstral Koefficienter (CQCC). Vid utvärderingen erhålls en absolut minskning på 7,48 % respektive 5,28 % av lika felfrekvensen (EER) med hjälp av AM-ConvRBM-CC respektive FM-ConvRBM-CC, jämfört med vår CQCC-baslinje. De bästa resultaten uppnås genom att kombinera poäng från AM och FM köer (0,82 % respektive 8,89 % EER för utveckling och utvärdering, respektive). Statistiken över AM-FM-funktioner analyseras för att förstå prestandagapet och kompletterande information i båda funktionerna.
Slutligen föreslår Ref användning av konvolutionella begränsade Boltzmann maskiner (RBM) för att lära sig tidsmodulering funktioner för spoofing detektion.
Auditory Filterbank Learning for Temporal Modulation Features in Replay Spoof Speech Detection
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}