抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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自動話者検証(ASV)の分野の研究は,実際の応用ではASVシステムを使い始めるように,工業用として十分進められてきた。しかし,これらのシステムはなりすましまたは提示攻撃に非常に脆弱で,その広範な展開を制限している。したがって,そのような攻撃を検出できる機構を開発することが重要であり,実用的で攻撃耐性溶液のための既存のASVシステムに統合されたシームレスであることをこれらの機構に対して等しく重要である。実用的であるために,しかし,攻撃検出は,(i)高精度を備えねばならない,(ii)異なる攻撃の一般化であり,(iii)簡単で効率的である。いくつかの音声主体の提示攻撃検出(PAD)法が最近提案されているが,それらの評価は,通常,限られた数の発作を単一,しばしば不明瞭,データベース上で行った。それ故,本論文では,八種類の最先端レベルPAD法の広範な研究を行い,なりすまし攻撃:AVspoofとASVspoof二主要な公的に利用可能な話者データベースを用いた既知および未知の攻撃(例えば,データベースを横断するシナリオ)を検出する能力を評価した。スコア融合を介していくつかのPADシステムを組み合わせた攻撃検出精度を向上させることができるかどうかを調べた。も真正(攻撃なし)と擬似シナリオの両方の全体的な性能に及ぼす二iベクトルとセッション間変動に基づくASVシステムとの融合PADシステム(平行とカスケード方式による)の影響を研究した。評価結果は,既存のPADシステムの効率と実用性を疑問視し,個々のデータベースとデータベースを横断するデータの結果を比較した。いくつかのPADシステムの融合わずかに改良された性能をもたらすことができるが,融合するシステム選択するか未解決の問題である。共同ASV PADシステムは真正シナリオに対してわずかに劣化した性能を犠牲にして攻撃に有意に増加した抵抗を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】