Система обнаружения атак воспроизведением речи, основанная на смеси алгоритмов классификации

  • А.А. Лепендин Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия) Email: andrey.lependin@gmail.com
  • Я.А. Филин Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия) Email: jacob.filin@gmail.com
  • П.В. Малинин Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия) Email: malinin@phys.asu.ru
Ключевые слова: верификация дикторов, подделка голоса, атаки воспроизведением, универсальная базовая модель, i-вектор, вероятностный линейный дискриминантный анализ, бустинг на деревьях принятия решений, смешивание моделей

Аннотация

Быстрое развитие современных технологий цифровой обработки и записи речевых сигналов привело к тому, что стал актуальным учет потенциальных угроз, связанных с атаками на биометрические системы аутентификации, которые основаны на воспроизведении речи. В работе предложен подход к детектированию подобных атак при помощи ансамбля из нескольких классификаторов. В качестве информативных признаков речевого сигнала применялись Q-константные кепстральные коэффициенты. Проводилась их нормализация путем вычитания кепстрального среднего, оцениваемого на коротком временном интервале. Множество использованных бинарных классификаторов состояло из алгоритма на гауссовых смесях, гауссового вероятностного линейного дискриминантного анализа в сочетании с извлечением i-векторов речевых сигналов и алгоритма XGBoost. Смешивание осуществлялось при помощи модифицированного алгоритма логистической регрессии. Качество работы предложенного подхода оказалось существенно выше базового метода, основанного на применении смесей гауссовых распределений. Дополнительное существенное улучшение качества было связано с предобработкой кепстральных коэффициентов. Было показано, что качество работы, близкое к наилучшему, может быть достигнуто при смешивании небольшого числа классификаторов. Достигнутое значение частоты ошибок EER = 12.44% для смеси классификаторов близко к лучшим из достигнутых к нынешнему моменту.

DOI 10.14258/izvasu(2018)1-19