使用VGG和SincNet检测欺骗攻击：BUT-Omilia对ASVspoof 2019挑战赛的提交
计算机视觉与模式识别
2019-07-31 v1 人工智能
密码学与安全
摘要
在本文中，我们介绍了布尔诺科技大学（BUT）与Omilia——会话智能公司针对ASVSpoof2019欺骗与对策挑战赛的联合工作系统描述。针对物理接入（PA）的主要提交是两个VGG网络的融合，分别训练于单通道和双通道特征。针对逻辑接入（LA），我们的主要系统为VGG与近期提出的SincNet架构的融合。PA上的结果显示所提网络在所有条件下均产生极具竞争力的性能，并与官方基线相比实现了86%的相对提升。另一方面，LA上的结果显示尽管所提架构和训练策略在某些欺骗攻击上表现很好，但其未能泛化到训练期间未见的某些攻击。
引用
@article{arxiv.1907.12908,
title = {Detecting Spoofing Attacks Using VGG and SincNet: BUT-Omilia Submission to ASVspoof 2019 Challenge},
author = {Hossein Zeinali and Themos Stafylakis and Georgia Athanasopoulou and Johan Rohdin and Ioannis Gkinis and Lukáš Burget and Jan "Honza'' Černocký},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.12908},
year = {2019}
}