論文の概要: Texture-based Presentation Attack Detection for Automatic Speaker Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04038v1
• Date: Thu, 8 Oct 2020 15:03:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 11:48:18.175196
• Title: Texture-based Presentation Attack Detection for Automatic Speaker Verification
• Title（参考訳）: 自動話者検証のためのテクスチャベース提示検出
• Authors: Lazaro J. Gonzalez-Soler and Jose Patino and Marta Gomez-Barrero and Massimiliano Todisco and Christoph Busch and Nicholas Evans
• Abstract要約: 本稿では,音声スペクトログラム画像の解析に応用したテクスチャ記述子の探索について報告する。 特に, 生成モデルに基づく一般的な漁獲量ベクトルの特徴空間を提案する。 せいぜい100頭中16頭が拒否され、100頭中1頭のみが受理される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.357976330739245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biometric systems are nowadays employed across a broad range of applications. They provide high security and efficiency and, in many cases, are user friendly. Despite these and other advantages, biometric systems in general and Automatic speaker verification (ASV) systems in particular can be vulnerable to attack presentations. The most recent ASVSpoof 2019 competition showed that most forms of attacks can be detected reliably with ensemble classifier-based presentation attack detection (PAD) approaches. These, though, depend fundamentally upon the complementarity of systems in the ensemble. With the motivation to increase the generalisability of PAD solutions, this paper reports our exploration of texture descriptors applied to the analysis of speech spectrogram images. In particular, we propose a common fisher vector feature space based on a generative model. Experimental results show the soundness of our approach: at most, 16 in 100 bona fide presentations are rejected whereas only one in 100 attack presentations are accepted.
• Abstract（参考訳）: 現在、バイオメトリックシステムは幅広い用途に利用されている。 それらは高いセキュリティと効率を提供し、多くの場合、ユーザフレンドリである。 これらやその他の利点にもかかわらず、一般の生体認証システムや、特に自動話者検証(asv)システムは、プレゼンテーションを攻撃しやすい可能性がある。 最新のASVSpoof 2019コンペティションでは、ほとんどの攻撃はアンサンブル分類器ベースのプレゼンテーションアタック検出(PAD)アプローチで確実に検出できることを示した。 しかし、これらは基本的にはアンサンブルにおけるシステムの相補性に依存する。 本稿では,PADソリューションの汎用性を高める動機として,音声スペクトログラム画像の解析に応用したテクスチャ記述子の探索について報告する。 特に, 生成モデルに基づく一般的な漁獲量ベクトルの特徴空間を提案する。 実験の結果,提案手法の健全性が示され,最大で100件中16件が拒否され,100件中1件が受理された。

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