Spoofing detection employing infinite impulse response — constant Q transform-based feature representations
Notice bibliographique
Résumé
Speaker recognition researchers acknowledge that systems which aim to verify speakers automatically based on their pronunciation of an utterance are vulnerable to spoofing attacks using voice conversion and speech synthesis technologies. The first automatic speaker verification spoofing and countermeasures challenge (ASVspoof2015) was designed to stimulate interest in this problem among the speaker recognition communities. In the course of the challenge and subsequently, it became clear that the most effective countermeasures against spoofing attacks are low-level acoustic features (typically extracted at 10 ms intervals) designed to detect artifacts in synthetic or voice converted speech. In this work, we demonstrate the effectiveness of the infinite impulse response - constant Q transform (IIR-CQT) spectrum-based cepstral coefficients (ICQC) as anti-spoofing front-end. The IIR-CQT spectrum is estimated by filtering the multi-resolution fast Fourier transform with an infinite impulse response filter. These features can be used on their own with a standard Gaussian mixture model backend to detect spoofing attacks or they can be used in tandem with bottleneck features which are extracted from a bottleneck layer in a deep neural network designed to discriminate between synthetic and natural speech. We show that the ICQC features are capable of producing very low equal error rates on the individual spoofing attacks in the ASVspoof2015 data set (0.02% on the known attacks, 0.23% on the unknown attacks, and 0.13% on average). Moreover, with a single decision threshold (common to all of the attacks), the ICQC front end yielded an equal error rate of 0.20%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».