利用深度学习检测语音信号欺骗攻击
声音
2016-01-20 v2 计算与语言
密码学与安全
机器学习
机器学习
摘要
众所周知，说话人验证系统易受欺骗攻击。自动说话人验证欺骗与对策挑战赛——ASVSpoof2015——提供了一个标准的欺骗数据库，其中包含基于合成语音的攻击，并附有实验协议。本文描述了CPqD提交给ASVSpoof2015挑战赛的系统，这些系统基于深度神经网络，既可作为分类器，也可作为高斯混合模型（GMM）和支持向量机（SVM）分类器的特征提取模块。结果显示了该方法的有效性，对已知攻击实现了低于0.5%的等错误率（EER）。
引用
@article{arxiv.1508.01746,
title = {Using Deep Learning for Detecting Spoofing Attacks on Speech Signals},
author = {Alan Godoy and Flávio Simões and José Augusto Stuchi and Marcus de Assis Angeloni and Mário Uliani and Ricardo Violato},
journal= {arXiv preprint arXiv:1508.01746},
year = {2016}
}