論文の概要: Automatic Speech Verification Spoofing Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08095v1
- Date: Tue, 15 Dec 2020 05:18:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-07 05:09:42.378641
- Title: Automatic Speech Verification Spoofing Detection
- Title(参考訳): 音声自動検証スポーフィング検出
- Authors: Shentong Mo, Haofan Wang, Pinxu Ren, Ta-Chung Chi
- Abstract要約: 我々は、価値あるデジタル資産の安全を守るため、システムセキュリティの最高基準を目指しています。
ASVSpoof 2019コンペティションのセットアップに従い、堅牢で効率的な潜在的な対策を開発しています。
EERとt-DCFという2つのメトリクスがシステム評価に使用される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.87707612433616
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic speech verification (ASV) is the technology to determine the
identity of a person based on their voice. While being convenient for identity
verification, we should aim for the highest system security standard given that
it is the safeguard of valuable digital assets. Bearing this in mind, we follow
the setup in ASVSpoof 2019 competition to develop potential countermeasures
that are robust and efficient. Two metrics, EER and t-DCF, will be used for
system evaluation.
- Abstract(参考訳): 自動音声認識(automatic speech verification, asv)は、音声に基づいて個人のアイデンティティを決定する技術である。
身元確認には便利ですが、価値あるデジタル資産の保護を前提として、システムセキュリティの最高基準を目指しています。
これを念頭に置いて、我々はASVSpoof 2019のコンペティションに続き、堅牢で効率的な潜在的な対策を開発する。
EERとt-DCFという2つのメトリクスがシステム評価に使用される。
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