Physiologisch

Dec 07, 2023

Hochschulpresse

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Bildnachweis: Higher Education Press Limited Company

Biometrische Spracherkennungssysteme sind häufig verschiedenen Spoofing-Angriffen ausgesetzt, wobei Sprachsynthese- und Sprachkonvertierungsangriffe am häufigsten vorkommen. Diese Spoofing-Angriffe können dazu führen, dass das biometrische Spracherkennungssystem diese Spoofing-Angriffe fälschlicherweise akzeptiert, was die Sicherheit dieses Systems gefährden kann. Forscher haben viele Anstrengungen unternommen, um dieses Problem anzugehen. Allerdings berücksichtigen bestehende Methoden zur Sprachfälschung nur die physikalischen Merkmale der Sprache, was zu einer schlechten Erkennungsleistung führt.

Um das Problem zu lösen, veröffentlichte ein Forschungsteam unter der Leitung von Junxiao XUE seine neue Forschung am 15. April 2023 in Frontiers of Computer Science, gemeinsam herausgegeben von Higher Education Press und Springer Nature.

Das Team schlägt eine Methode zur Erkennung von Sprachfälschung vor, die auf der Fusion physiologisch-physikalischer Merkmale basiert. Die Methode umfasst einen Merkmalsextraktor, ein dicht verbundenes Faltungs-Neuronales Netzwerk mit Squeeze- und Excitation-Blöcken (SE-DenseNet) und eine Feature-Fusion-Strategie. Im Vergleich zu bestehenden Methoden verbesserten sich die Werte der Tandem-Entscheidungskostenfunktion und der gleichen Fehlerrate um 5 % bzw. 7 %.

Insbesondere werden zunächst physiologische Merkmale im Audio aus einem vorab trainierten Faltungsnetzwerk extrahiert. Anschließend wird SE-DenseNet zum Extrahieren der physikalischen Merkmale verwendet. Ein solch dicht verbundenes Modell weist eine hohe parametrische Effizienz auf und Squeeze- und Anregungsblöcke erhöhen die Effizienz der Merkmalsübertragung. Abschließend werden die beiden Merkmale in das Klassifizierungsnetzwerk zur Sprachspoofing-Erkennung integriert.

Sie verglichen das vorgeschlagene Modell mit einigen der besten Einzelsysteme. Die Experimente zeigen, dass ihr vorgeschlagenes Modell sowohl bei EER als auch bei t-DCF eine bessere Leistung erbringt. Um die Wirksamkeit der Gesichtsmerkmale zu validieren, bewerteten sie auch die Leistung einiger Basismodelle, die Gesichtsmerkmale einführten. Es wurde festgestellt, dass verschiedene Basismethoden in Kombination mit den Gesichtsmerkmalen unterschiedliche Grade der Leistungsverbesserung zeigten, was beweist, dass die Gesichtsmerkmale für die Basismodelle praktikabel sind.

Zukünftige Arbeiten können versuchen, genauere Gesichtsmerkmale zu extrahieren und effektivere Strategien zur Merkmalsfusion zu untersuchen, um Spoofing-Angriffe zu erkennen.

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Forschungsartikel

Junxiao XUE, Hao ZHOU. Physiologisch-physikalische Merkmalsfusion zur automatischen Sprachspoofing-Erkennung. Vorderseite. Berechnen. Sci., 2023, 17(2): 172318, https://doi.org/10.1007/s11704-022-2121-6

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Grenzen der Informatik

10.1007/s11704-022-2121-6

Experimentelle Studie

Unzutreffend

Physiologisch-physikalische Merkmalsfusion zur automatischen Sprachspoofing-Erkennung

15.04.2023

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