論文の概要: Audio Anti-spoofing Using a Simple Attention Module and Joint Optimization Based on Additive Angular Margin Loss and Meta-learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09898v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 21:25:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 16:04:08.166506
• Title: Audio Anti-spoofing Using a Simple Attention Module and Joint Optimization Based on Additive Angular Margin Loss and Meta-learning
• Title（参考訳）: 付加的なAngularマージン損失とメタ学習に基づく単純な注意モジュールと共同最適化を用いた音声アンチスプーフィング
• Authors: Zhenyu Wang and John H.L. Hansen
• Abstract要約: 本研究では,畳み込み層における特徴写像に対する3次元の注意重みを推定するための単純な注意モジュールを提案する。 2進分類のための重み付き加法的角縁損失に基づく共同最適化手法を提案する。 提案手法は, プールEERが0.99%, min t-DCFが0.0289。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.519717601587864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic speaker verification systems are vulnerable to a variety of access threats, prompting research into the formulation of effective spoofing detection systems to act as a gate to filter out such spoofing attacks. This study introduces a simple attention module to infer 3-dim attention weights for the feature map in a convolutional layer, which then optimizes an energy function to determine each neuron's importance. With the advancement of both voice conversion and speech synthesis technologies, unseen spoofing attacks are constantly emerging to limit spoofing detection system performance. Here, we propose a joint optimization approach based on the weighted additive angular margin loss for binary classification, with a meta-learning training framework to develop an efficient system that is robust to a wide range of spoofing attacks for model generalization enhancement. As a result, when compared to current state-of-the-art systems, our proposed approach delivers a competitive result with a pooled EER of 0.99% and min t-DCF of 0.0289.
• Abstract（参考訳）: 自動話者認証システムは、様々なアクセス脅威に対して脆弱であり、そのようなスプーフィング攻撃をフィルターするゲートとして機能する効果的なスプーフィング検出システムの定式化に関する研究が進められている。 本研究では、畳み込み層における特徴写像の3次元注意重みを推定するための単純な注意モジュールを導入し、各ニューロンの重要性を決定するためにエネルギー関数を最適化する。 音声変換と音声合成技術の進歩に伴い、スプーフィング検出システムの性能を制限するため、目立たないスプーフィング攻撃が絶えず発生している。 本稿では,二項分類のための重み付き加法的角縁損失に基づく共同最適化手法を提案する。メタラーニング学習フレームワークは,モデル一般化強化のための幅広いスプーフィング攻撃に頑健な,効率的なシステムを開発する。 その結果、現在の最先端システムと比較すると、本提案手法はプールEERが0.99%、min t-DCFが0.0289と競合する結果となる。

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