源追踪:检测语音伪造
声音
2022-12-19 v1 音频与语音处理
摘要
近期的反伪造系统聚焦于伪造检测,其任务仅是判定测试音频是否为伪造。然而,少有研究关注识别生成伪造语音的方法。逻辑接入(LA)场景下的常见伪造攻击算法,如语音转换与语音合成,可被划分为若干阶段:输入处理、转换、波形生成等。本工作中,我们提出一种用于分类不同伪造属性的系统,这些属性代表整个流水线中不同模块的特征。对伪造攻击分类属性而非判定整体伪造流水线,可使系统在遭遇不同阶段不同模块的复杂组合时更具鲁棒性。此外,我们的系统也可用作针对未知伪造方法的反伪造辅助系统。实验在 ASVspoof 2019 LA 数据集上进行,所提方法相较常规二分类伪造检测方法取得了 20% 的相对提升。
引用
@article{arxiv.2212.08601,
title = {Source Tracing: Detecting Voice Spoofing},
author = {Tinglong Zhu and Xingming Wang and Xiaoyi Qin and Ming Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.08601},
year = {2022}
}
备注
Accepted by APSIPA ASC