Abstract-Med utvecklingen av talsyntesteknik, automatisk högtalarverifiering (ASV) system har stött på den allvarliga utmaningen med spoofing attacker. För att förbättra säkerheten för ASV-system har många antispoofing motåtgärder utvecklats. I front-end-domänen har mycket forskning gjorts om att hitta effektiva funktioner som kan skilja spoofed tal från äkta tal och de publicerade resultaten visar att dynamiska akustiska funktioner fungerar mer effektivt än statiska. I back-end domän, Gaussian blandning modell (GMM) och djupa neurala nätverk (DNNs) är de två mest populära typer av klassificerare som används för spoofing detektion. De loglikelihood ratios (LLRs) som genereras av skillnaden mellan mänskliga och spoofing log-likelihoods används som spoofing detektion poäng. I detta papper tränar vi en fem-lagers DNN spoofing detektion klassificerare med dynamiska akustiska funktioner och föreslår en ny, enkel scoring metod endast med mänskliga log-likelihoods (HLLs) för spoofing detektion. Vi matematiskt bevisa att den nya HLL scoring metoden är mer lämplig för spoofing detektion uppgift än den klassiska LLR scoring metod, särskilt när spoofing tal är mycket lik det mänskliga talet. Vi undersöker i stor utsträckning prestandan hos fem olika dynamiska filterbanksbaserade ceptralfunktioner och konstanta Q-cepstralkoefficienter (CQCC) i samband med DNN-HLL-metoden. De experimentella resultaten visar att jämfört med GMM-LLR-metoden kan DNN-HLL-metoden avsevärt förbättra detektionsnoggrannheten. Jämfört med CQCC-baserad GMM-LLR-baslinje, minskar den föreslagna DNN-HLL-modellen den genomsnittliga lika felfrekvensen för alla attacktyper till 0,045%, vilket överskrider prestandan hos tidigare publicerade metoder Index Terms-Constant Q ceptral koefficienter (CQCC), djupa neurala nätverk (DNNs) klassificerare, human log-likelihood (HLL), log-likelihood ratios (LLRs), högtalarverifiering, spoofing detektion.
I REF har femlagers DNN-klassificeringen använts med dynamiska akustiska egenskaper.
Spoofing Detection in Automatic Speaker Verification Systems Using DNN Classifiers and Dynamic Acoustic Features
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}