생리적

Dec 07, 2023

고등교육 언론

이미지: 제안된 모델 구조더보기

신용 : 고등 교육 언론 유한 회사

생체 인식 음성 인식 시스템은 다양한 스푸핑 공격을 받는 경우가 많으며, 가장 일반적인 공격은 음성 합성 공격과 음성 변환 공격입니다. 이러한 스푸핑 공격으로 인해 생체 인식 음성 인식 시스템이 이러한 스푸핑 공격을 잘못 받아들이게 되어 이 시스템의 보안이 손상될 수 있습니다. 연구자들은 이 문제를 해결하기 위해 많은 노력을 기울여 왔습니다. 그러나 기존 음성 스푸핑 탐지 방법은 음성의 물리적 특징만을 고려하므로 탐지 성능이 좋지 않습니다.

문제를 해결하기 위해 Junxiao XUE가 이끄는 연구팀은 Higher Education Press와 Springer Nature가 공동 출판한 Frontiers of Computer Science에 2023년 4월 15일에 새로운 연구를 발표했습니다.

연구팀은 생리적-물리적 특징 융합을 기반으로 한 음성 스푸핑 탐지 방법을 제안한다. 이 방법에는 특징 추출기, 압착 및 자극 블록이 있는 조밀하게 연결된 컨벌루션 신경망(SE-DenseNet) 및 특징 융합 전략이 포함됩니다. 기존 방법과 비교하여 Tandem Decision Cost Function과 Equal Error Rate Score가 각각 5%, 7% 향상되었습니다.

구체적으로, 오디오의 생리학적 특징은 사전 훈련된 컨벌루션 네트워크에서 먼저 추출됩니다. 그런 다음 SE-DenseNet을 사용하여 물리적 특징을 추출합니다. 이러한 조밀하게 연결된 모델은 높은 파라메트릭 효율성을 가지며 압착 및 여기 블록은 특징 전송의 효율성을 향상시킵니다. 마지막으로 두 가지 기능은 음성 스푸핑 탐지를 위해 분류 네트워크에 통합됩니다.

그들은 제안된 모델을 일부 최고의 단일 시스템과 비교했습니다. 실험은 제안된 모델이 EER과 t-DCF 모두에서 더 나은 성능을 발휘한다는 것을 보여줍니다. 얼굴 특징의 효과를 검증하기 위해 얼굴 특징을 도입한 일부 기본 모델의 성능도 평가했습니다. 다양한 기준 방법이 얼굴 특징과 결합되었을 때 서로 다른 성능 향상 정도를 보였으며 이는 얼굴 특징이 기준 모델에 대해 실행 가능하다는 것을 증명했습니다.

향후 작업에서는 보다 정확한 얼굴 특징을 추출하고 스푸핑 공격을 탐지하기 위한 보다 효과적인 특징 융합 전략을 연구할 수 있습니다.

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연구 자료

XUE Junxiao, ZHOU 하오. 자동 음성 스푸핑 탐지를 위한 생리적-물리적 특징 융합. 앞쪽. 계산. Sci., 2023, 17(2): 172318, https://doi.org/10.1007/s11704-022-2121-6

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컴퓨터 과학의 개척지

10.1007/s11704-022-2121-6

실험적 연구

해당 없음

자동 음성 스푸핑 탐지를 위한 생리적-물리적 특징 융합

2023년 4월 15일

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