面向ASVspoof 2015挑战赛的STC反欺骗系统
声音
2015-07-30 v1 机器学习
机器学习
摘要
本文介绍了提交至自动说话人验证欺骗与对策（ASVspoof）2015挑战赛的语音技术中心（STC）系统。在这项工作中，我们研究不同的声学特征空间以确定可靠且鲁棒的反欺骗对策。除常用的前端MFCC特征外，我们探索了源自相位谱的特征以及基于多分辨率小波变换的特征。与最先进的ASV系统类似，我们在欺骗检测系统中使用标准的TV-JFA方法进行概率建模。在挑战赛的开发与评估数据集上进行的实验表明，使用相位相关和小波基特征为所得STC系统的效率提供了实质性贡献。在我们的研究中，我们还重点关注了线性（SVM）与非线性（DBN）分类器的比较。
引用
@article{arxiv.1507.08074,
title = {STC Anti-spoofing Systems for the ASVspoof 2015 Challenge},
author = {Sergey Novoselov and Alexandr Kozlov and Galina Lavrentyeva and Konstantin Simonchik and Vadim Shchemelinin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.08074},
year = {2015}
}
备注
5 pages, 8 figures, 3 tables