基于卷积神经网络的端到端重放反欺骗研究
音频与语音处理
2018-05-24 v1 声音
摘要
第二届自动说话人验证欺骗与对策挑战（ASVspoof 2017）聚焦于“重放攻击”检测。参与 ASVspoof 2017 的最佳深度学习系统使用卷积神经网络（CNNs）作为特征提取器。本文中，我们研究它们在端到端设定下的性能。我们发现这些架构在评估数据集上泛化能力差，但找到了一个在开发数据上表现出良好泛化的紧凑架构。我们表明，对于该数据集，不易在开发数据与评估数据上同时获得类似的泛化水平。这引发了一系列开放问题：数据间的差异是什么；为何在端到端设定下更为明显；以及如何通过增加训练数据来克服这些问题。
引用
@article{arxiv.1805.09164,
title = {A Study On Convolutional Neural Network Based End-To-End Replay Anti-Spoofing},
author = {Bhusan Chettri and Saumitra Mishra and Bob L. Sturm and Emmanouil Benetos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.09164},
year = {2018}
}
备注
6 pages