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J-GLOBAL ID：201902280060581456   整理番号：19A1488839

再生攻撃検出のための伝送線路蝸牛モデルベースAM-FM特徴【JST・京大機械翻訳】

Transmission Line Cochlear Model Based AM-FM Features for Replay Attack Detection

著者 (4件)： Gunendradasan Tharshini (School of Electrical Engineering and Telecommunications, UNSW, Australia) ,  Irtza Saad (School of Electrical Engineering and Telecommunications, UNSW, Australia) ,  Ambikairajah Eliathamby (School of Electrical Engineering and Telecommunications, UNSW, Australia) ,  Epps Julien (School of Electrical Engineering and Telecommunications, UNSW, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICASSP  ページ： 6136-6140  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,自動話者検証システムのスポットに使用される攻撃の最も簡単でよりアクセス可能な形式である攻撃に対する対策を提供することに焦点を当てた。具体的には,再生検出システムのフロントエンドにおいて,並列フィルタバンクモデルよりも人間の蝸牛により正確に似ている伝送線路蝸牛モデルの使用を提案した。ここでは,基底膜を,共振周波数を減少させることにより,ディジタルフィルタのカスケードとしてモデル化した。この文脈において,シミュレーションした膜変位からの音声の変調特徴を抽出するために,伝送線蝸牛振幅変調(TLC-AM)と周波数変調(TLC-FM)の二つの特徴を提案した。TLC-AMは,内部有毛細胞曲げ運動の出力に類似しており,これは,音声の振幅変調成分を正確に捕捉する。TLC-FMは,基底膜変位の位相と位相信号を引き出すことによって抽出される。結果は,個々のTLC-AMとTLC-FM特徴が,最良の並列フィルタバンクベースラインシステムより良く機能することを示した。実験により,より高い周波数選択性は,特にAMに対して,再生検出に対して有益であり,そして,提案したTLCモデルは,並列フィルタバンクモデルよりも,この特性を達成することができた。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *蝸牛 ,  共振周波数 ,  振幅変調 ,  基底膜 ,  *伝送線路 ,  有毛細胞 ,  周波数変調 ,  ディジタルフィルタ ,  位相 ,  モデリング
準シソーラス用語： 周波数選択性 ,  検知システム ,  情報へのアクセス ,  話者 ,  モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 攻撃 ,  伝送線路 ,  蝸牛 ,  モデルベース ,  Am ,  Fm