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J-GLOBAL ID：202202291223859268   整理番号：22A0554673

タンデム話者検証とアンチスポーフィングシステムの最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimizing Tandem Speaker Verification and Anti-Spoofing Systems

著者 (4件)： Kanervisto Anssi (School of Computing, University of Eastern Finland, Joensuu, Finland) ,  Hautamaki Ville (School of Computing, University of Eastern Finland, Joensuu, Finland) ,  Kinnunen Tomi (School of Computing, University of Eastern Finland, Joensuu, Finland) ,  Yamagishi Junichi (National Institute of Informatics, Chiyoda City, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing)
巻： 30  ページ： 477-488  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 自動話者検証(ASV)システムは攻撃を受けやすいので,セキュリティを改善するために,典型的にはスポーフィング対策(CM)システムと共に使用される。例えば,CMは,入力が人間の音声であるかどうかを最初に決定することができ,次に,ASVは,この音声が話者の同一性と一致するかどうかを決定することができる。このようなタンデムシステムの性能は,タンデム検出コスト関数(t-DCF)で測定できる。しかし,ASVとCMシステムは,通常,異なる計量とデータを使用して別々に訓練され,それらの複合性能を最適化しない。本研究では,t-DCFの微分可能バージョンを作成し,強化学習から技術を採用することにより,タンデムシステムを直接最適化することを提案する。結果は,これらのアプローチが微調整よりも良い結果を提供し,制約設定におけるASVSpoof19データセットにおけるt-DCFの20%の相対的改善を提供することを示した。Copyright 2022 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： 音声 ,  *最適化 ,  データ ,  微分 ,  費用関数 ,  *直列接続 ,  人間 ,  セキュリティ ,  強化学習
準シソーラス用語： タンデムシステム ,  話者 ,  微調整 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： タンデム ,  話者 ,  検証 ,  最適化