論文の概要: AASIST: Audio Anti-Spoofing using Integrated Spectro-Temporal Graph Attention Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01200v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 05:48:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-10-05 15:45:03.516786
• Title: AASIST: Audio Anti-Spoofing using Integrated Spectro-Temporal Graph Attention Networks
• Title（参考訳）: AASIST:統合スペクトロテングラフアテンションネットワークを用いた音声アンチスプーフィング
• Authors: Jee-weon Jung, Hee-Soo Heo, Hemlata Tak, Hye-jin Shim, Joon Son Chung, Bong-Jin Lee, Ha-Jin Yu, Nicholas Evans
• Abstract要約: 我々は,スコアレベルのアンサンブルを使わずに,幅広い種類のスプーフ攻撃を検出可能な,効率的な単一システムの構築を目指している。 異種時間領域とスペクトル領域にまたがるアーティファクトをモデル化した新しい異種重ねグラフアテンション層を提案する。 AASISTという名前の我々のアプローチは、現在の最先端技術よりも20%優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.2410605401286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artefacts that differentiate spoofed from bona-fide utterances can reside in spectral or temporal domains. Their reliable detection usually depends upon computationally demanding ensemble systems where each subsystem is tuned to some specific artefacts. We seek to develop an efficient, single system that can detect a broad range of different spoofing attacks without score-level ensembles. We propose a novel heterogeneous stacking graph attention layer which models artefacts spanning heterogeneous temporal and spectral domains with a heterogeneous attention mechanism and a stack node. With a new max graph operation that involves a competitive mechanism and an extended readout scheme, our approach, named AASIST, outperforms the current state-of-the-art by 20% relative. Even a lightweight variant, AASIST-L, with only 85K parameters, outperforms all competing systems.
• Abstract（参考訳）: ボナフィド発話とスプーフを区別するアーティファクトは、スペクトル領域や時間領域に存在する。 信頼性の高い検出は通常、計算的に要求されるアンサンブルシステムに依存し、各サブシステムは特定のアーチファクトに調整される。 我々は,スコアレベルのアンサンブルを必要とせず,幅広い種類のスプーフィング攻撃を検出できる効率的な単一システムの開発を目指している。 異種時間領域とスペクトル領域にまたがるアーティファクトを異種注意機構とスタックノードでモデル化した新しい異種重ねグラフアテンション層を提案する。 競争機構と拡張された読み出しスキームを含む新たな最大グラフ演算により、AASISTと呼ばれる我々のアプローチは、現在の最先端技術よりも20%向上する。 85kのパラメータしか持たない軽量版であるaasist-lでさえ、競合システムよりも優れている。

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