基于信号压扩的数据增强用于逻辑访问攻击检测
音频与语音处理
2021-02-15 v1
摘要
语音转换（VC）和文本到语音（TTS）的最新进展使得生成自然听感语音成为可能，这对自动说话人验证（ASV）系统构成威胁。为此，关于欺骗对策的研究已引起关注，以保护ASV系统免受此类攻击。尽管先进的欺骗对策能够检测已知性质的欺骗攻击，但在未知攻击下效果不佳。本工作中，我们提出一种使用基于a-law和mu-law的信号压扩的新颖数据增强技术。我们认为，所提方法相较于通过添加小扰动或量化噪声的传统数据增强具有优势。研究在ASVspoof 2019逻辑访问语料库上使用基于轻量卷积神经网络的系统进行。我们发现，所提出的基于信号压扩的数据增强技术优于最先进的欺骗对策，展现出处理未知性质攻击的能力。
引用
@article{arxiv.2102.06332,
title = {Data Augmentation with Signal Companding for Detection of Logical Access Attacks},
author = {Rohan Kumar Das and Jichen Yang and Haizhou Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.06332},
year = {2021}
}
备注
5 pages, Accepted for publication in International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) 2021