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高泛化性伪造语音攻击检测关键技术研究

高泛化性伪造语音攻击检测关键技术研究

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作者：王雷鸣宁波大学

学位级别：硕士

随着语音识别系统在日常生活中的广泛应用,系统的安全也面临愈发严峻的挑战,尤其是冒名者使用合成语音和重放语音等伪造语音对语音识别系统进行攻击。研究表明,最新的合成语音方式生成的语音与高质量设备录制的重放语音都和真实语音十... 详细信息

随着语音识别系统在日常生活中的广泛应用,系统的安全也面临愈发严峻的挑战,尤其是冒名者使用合成语音和重放语音等伪造语音对语音识别系统进行攻击。研究表明,最新的合成语音方式生成的语音与高质量设备录制的重放语音都和真实语音十分接近,而现有的合成语音与重放语音检测方法性能不够理想,在面对未知的伪造语音攻击时泛化识别能力较差。为此,本文分别对合成语音和重放语音的攻击检测进行了研究。具体的研究内容如下:对于合成语音检测,本文首先设计了一个基于改进Res2Net的合成语音检测算法。多尺度感受野的设计可以增加多尺度特征捕获能力,因此,我们引入了具有块内多尺度感受野的Res2Net进行验证,然而这会导致块内的小组卷积间的连接并不平衡。针对此问题,我们重新设计了Res2Net块内小组卷积之间的连接方式,使得不同小组卷积后特征融合的输出特征图所获取的输入特征图子集信息更加均衡,能够更加充分的捕获合成痕迹。实验结果表明,相比于Res2Net算法,改进Res2Net的合成语音检测算法不仅提高了网络的检测性能,在检测未知的合成语音攻击时泛化能力也得到了提高。其中表现最好的改进Res2Net-101算法在ASVspoof2019的LA数据集上的EER仅有1.99%,tDCF仅有0.049,比Res2Net性能提升了28.3%和16.66%。对于合成语音检测,本文还设计了基于添加注意力机制的改进Res2Net的合成语音检测算法。针对改进的Res2Net块中输出特征图子集重要性可能不同,本文基于SE和CBAM注意力机制设计了添加注意力机制的Res2Net模块,可以找出输出特征图子集中包含合成痕迹丰富的通道并抑制无关通道。实验结果表明,添加SE和CBAM注意力机制的改进Res2Net网络模型的检测能力均有一定的提升,其中CBAM在面对合成语音攻击时具备更加卓越的性能,且网络在101层时表现最佳。相对于ASVspoof2019的基线系统,该算法在EER和t-DCF上分别提升了75.40%和76.89%。对重放语音攻击检测,本文设计了基于经验模态分解与3D-Res Net的重放语音检测模型。由于攻击语音信号各个频段中用于识别的特征接近,难以使用MFCC特征进行有效表示和区分,导致模型检测未知重放攻击时泛化能力较差。基于此,我们在MFCC特征基础上设计了一种新的三维特征,先对语音信号进行经验模态分解获取多个IMF分量,然后对多个分量分别提取MFCC特征,并将所得的多个二维IMF-MFCC特征在分量的维度上拼接起来得到三维IMF-MFCC特征。最后为提取三维特征分量维度上蕴含的重放痕迹设计了一种3D-Res Net网络。实验结果表明我们的模型在对未知重放攻击检测时泛化能力更强。与ASVspoof2019挑战赛的重放语音检测基线系统相比,本文的模型以EER和t-DCF衡量的性能分别提升了55.01%和54.72%。

关键词：合成语音攻击检测重放语音攻击检测多尺度感受野经验模态分解残差网络

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