論文の概要: Generalizing Speaker Verification for Spoof Awareness in the Embedding Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11156v2
• Date: Sun, 28 Jan 2024 02:53:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 20:25:04.958488
• Title: Generalizing Speaker Verification for Spoof Awareness in the Embedding Space
• Title（参考訳）: 埋め込み空間におけるspoof認識のための話者照合の一般化
• Authors: Xuechen Liu, Md Sahidullah, Kong Aik Lee, Tomi Kinnunen
• Abstract要約: ASVシステムは様々な種類の敵を用いて偽造することができる。 本稿では,ディープニューラルネットワークに基づく新しいバックエンド分類手法を提案する。 ASVspoof 2019論理アクセスデータセットで実験が行われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.094557217931563
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: It is now well-known that automatic speaker verification (ASV) systems can be spoofed using various types of adversaries. The usual approach to counteract ASV systems against such attacks is to develop a separate spoofing countermeasure (CM) module to classify speech input either as a bonafide, or a spoofed utterance. Nevertheless, such a design requires additional computation and utilization efforts at the authentication stage. An alternative strategy involves a single monolithic ASV system designed to handle both zero-effort imposter (non-targets) and spoofing attacks. Such spoof-aware ASV systems have the potential to provide stronger protections and more economic computations. To this end, we propose to generalize the standalone ASV (G-SASV) against spoofing attacks, where we leverage limited training data from CM to enhance a simple backend in the embedding space, without the involvement of a separate CM module during the test (authentication) phase. We propose a novel yet simple backend classifier based on deep neural networks and conduct the study via domain adaptation and multi-task integration of spoof embeddings at the training stage. Experiments are conducted on the ASVspoof 2019 logical access dataset, where we improve the performance of statistical ASV backends on the joint (bonafide and spoofed) and spoofed conditions by a maximum of 36.2% and 49.8% in terms of equal error rates, respectively.
• Abstract（参考訳）: 現在、様々な種類の敵を用いて自動話者検証(ASV)システムを構築することが知られている。 このような攻撃に対してasvシステムを対抗させる一般的なアプローチは、音声入力をボナフィドまたはスプーフ化発話として分類する独立したスプーフ化対策(cm)モジュールを開発することである。 それにもかかわらず、このような設計は認証段階でさらなる計算と利用の努力を必要とする。 代替戦略として、ゼロフォートインポスタ(非ターゲット)と偽造攻撃の両方を扱うように設計された単一のモノリシックなASVシステムがある。 このようなspoof-aware asvシステムは、より強力な保護とより経済的な計算を提供する可能性がある。 そこで我々は,テスト(認証)フェーズにおいて,独立したCMモジュールを介さずに,CMからの限られたトレーニングデータを活用して埋め込み空間における単純なバックエンドを強化する,スプーフィング攻撃に対するスタンドアロンASV(G-SASV)の一般化を提案する。 本稿では、深層ニューラルネットワークに基づく新しいバックエンド分類器を提案し、ドメイン適応と訓練段階におけるスプーフ埋め込みのマルチタスク統合による研究を行う。 実験はasvspoof 2019の論理アクセスデータセット上で行われ、ジョイント(ボナフィドとスプーフド)とスプーフド条件の統計的なasvバックエンドの性能を、それぞれ同じエラー率で最大36.2%、49.8%改善する。

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