Оценка точности субъектозависимого подхода к обнаружению синтезированного голоса

Михаил Витальевич Евсюков
MIKHAIL M. PUTYATO
ALEXANDER S. MAKARYAN
Александр Николаевич Черкасов
Publication typeJournal Article
Publication date2024-05-28
Abstract

Современные методы распознавания личности по голосу демонстрируют высокую точность при обработке подлинного человеческого голоса, однако их главным недостатком является уязвимость к спуфингу. Основной тенденцией, присущей современным исследованиям методов обнаружения спуфинга систем распознавания личности по голосу, является доминирование субъектонезависимых систем. Несмотря на это, существуют исследования, свидетельствующие о перспективности применения субъектозависимого подхода к обнаружению спуфинга. Тем не менее, эффективность его использования ранее не была изучена применительно к обнаружению синтезированного голоса. Цель данного исследования — сравнить точность, которую демонстрируют субъектозависимая и субъектонезависимая системы обнаружения синтезированного голоса, использующие одинаковые алгоритмы извлечения голосовых признаков и модели машинного обучения. Кроме того, мы оцениваем влияние способа обучения субъектозависимых моделей, а также доступного количества обучающих данных диктора, на точность обнаружения синтезированного голоса. В качестве набора данных использовался LA-раздел датасета ASVspoof 2019. В качестве объекта экспериментов использовалась система обнаружения спуфинга LFCC-GMM. Для оценки точности обнаружения синтезированного голоса мы использовали такой критерий как процент равных ошибок (EER). В результате исследования мы выяснили, что использование субъектозависимых моделей подлинных данных позволяет существенно повысить точность обнаружения синтезированного голоса без изменения используемых алгоритмов извлечения голосовых признаков и моделей машинного обучения. Кроме того, увеличение объёма данных, используемых для адаптации или обучения субъектозависимой модели подлинных данных, проявило себя как эффективный способ повышения точности обнаружения синтезированного голоса. Применение субъектозависимой модели подлинных данных, обученной на 90 записях диктора, позволило уменьшить процент равных ошибок с 16.86 % до 9.71 %, по сравнению с субъектонезависимой системой.

Found 

Top-30

Journals

1
Informatics and Automation
1 publication, 100%
1

Publishers

1
SPIIRAS
1 publication, 100%
1
  • We do not take into account publications without a DOI.
  • Statistics recalculated weekly.

Are you a researcher?

Create a profile to get free access to personal recommendations for colleagues and new articles.
Metrics
1
Share
Cite this
GOST |
Cite this
GOST Copy
Евсюков М. В. et al. Оценка точности субъектозависимого подхода к обнаружению синтезированного голоса // Вестник ВГУ Серия Системный анализ и информационные технологии. 2024. Vol. 1. pp. 77-93.
GOST all authors (up to 50) Copy
Евсюков М. В., PUTYATO M. M., MAKARYAN A. S., Черкасов А. Н. Оценка точности субъектозависимого подхода к обнаружению синтезированного голоса // Вестник ВГУ Серия Системный анализ и информационные технологии. 2024. Vol. 1. pp. 77-93.
RIS |
Cite this
RIS Copy
TY - JOUR
DO - 10.17308/sait/1995-5499/2024/1/77-93
UR - https://journals.vsu.ru/sait/article/view/12136
TI - Оценка точности субъектозависимого подхода к обнаружению синтезированного голоса
T2 - Вестник ВГУ Серия Системный анализ и информационные технологии
AU - Евсюков, Михаил Витальевич
AU - PUTYATO, MIKHAIL M.
AU - MAKARYAN, ALEXANDER S.
AU - Черкасов, Александр Николаевич
PY - 2024
DA - 2024/05/28
PB - Voronezh State University
SP - 77-93
IS - 1
SN - 1995-5499
ER -
BibTex
Cite this
BibTex (up to 50 authors) Copy
@article{2024_Евсюков,
author = {Михаил Витальевич Евсюков and MIKHAIL M. PUTYATO and ALEXANDER S. MAKARYAN and Александр Николаевич Черкасов},
title = {Оценка точности субъектозависимого подхода к обнаружению синтезированного голоса},
journal = {Вестник ВГУ Серия Системный анализ и информационные технологии},
year = {2024},
publisher = {Voronezh State University},
month = {may},
url = {https://journals.vsu.ru/sait/article/view/12136},
number = {1},
pages = {77--93},
doi = {10.17308/sait/1995-5499/2024/1/77-93}
}