Оценка точности субъектозависимого подхода к обнаружению синтезированного голоса

Авторы

DOI:

https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2024/1/77-93

Ключевые слова:

спуфинг, атака на биометрическое предъявление, биометрия, синтезированный голос, голосовая аутентификация, распознавание по голосу, распознавание личности, модель смеси гауссовых распределений, LFCC

Аннотация

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.

Биографии авторов

  • Михаил Витальевич Евсюков, Кубанский государственный технологический университет

    аспирант кафедры кибербезопасности и защиты информации Кубанского государственного технологического университета

  • Михаил Михайлович Путято, Кубанский государственный технологический университет

    доцент кафедры кибербезопасности и защиты информации Кубанского государственного технологического университета

  • Александр Самвелович Макарян, Кубанский государственный технологический университет

    канд. техн. наук, доцент, заведующий кафедрой кибербезопасности и защиты информации Кубанского государственного технологического университета

  • Александр Николаевич Черкасов, Кубанский государственный технологический университет

    канд. техн. наук, доцент кафедры кибербезопасности и защиты информации Кубанского государственного технологического университета, руководитель исследовательского центра компьютерных технологий, систем управления и комплексной безопасности

Библиографические ссылки

Загрузки

Опубликован

2024-05-28

Выпуск

Раздел

Информационная безопасность

Как цитировать

Оценка точности субъектозависимого подхода к обнаружению синтезированного голоса. (2024). Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 1, 77-93. https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2024/1/77-93