Automatisk högtalarverifiering (ASV) system är sårbara för olika typer av spoofing attacker såsom talsyntes, röstomvandling och replay attacker. Den senaste forskningen har belyst behovet av mer effektiva motåtgärder för replay attacker, som kan vara mycket utmanande att upptäcka, men replayed tal har tidigare visat frekvensband-specifika skillnader jämfört med äkta tal. I detta dokument föreslår vi att man använder långsiktiga tidsramar för subbandssignaler med hjälp av linjära frekvensdomänprognoser (FDLP). Denna flexibla ram använder sig av tidsuppfattningsinformation, som inte tidigare har undersökts för replay-spoofing-detektering. Utvärderingar av det föreslagna systemet och dess fusion med andra delsystem genomfördes i databasen ASVspoof 2017. Intressant nog, smidigare temporal kuvert, baserat på mycket långa fönster på upp till 1 sekund, verkar vara mest framgångsrika och visa goda utsikter till prestandaförbättringar via fusion.
Upphovsmän i REF föreslog funktioner för spoofing detektering genom att utnyttja subbandssignalens långsiktiga tidsramar.
Frequency Domain Linear Prediction Features for Replay Spoofing Attack Detection
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}