关于辅助信息在重放攻击欺骗检测中作用的研究
音频与语音处理
2020-02-03 v1 机器学习
声音
摘要
本研究分析了各类辅助信息在进行重放攻击欺骗检测中的作用：「房间大小」、「混响」、「说话人至 ASV 距离」、「攻击者与说话人距离」以及「重放设备质量」。作为分析辅助信息的手段，我们使用两种框架，从深度神经网络提取的编码中要么减去要么包含某一类辅助信息。对于减去，我们利用对抗过程框架使编码与该辅助信息的基向量正交。对于加入，我们利用多任务学习框架将辅助信息包含进编码。所有实验均使用 ASVspoof 2019 物理接入场景及所提供的元数据完成。通过对两种方法结果的分析，我们得出结论：当深度神经网络为二分类训练时，各类辅助信息在编码中并未充分存在。通过多任务学习框架显式地包含各类辅助信息有助于在闭集条件下提升性能。
引用
@article{arxiv.2001.11688,
title = {A study on the role of subsidiary information in replay attack spoofing detection},
author = {Jee-weon Jung and Hye-jin Shim and Hee-Soo Heo and Ha-Jin Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.11688},
year = {2020}
}