Caracterização de voice spoofing para fins de verificação de locutores com base na transformada wavelet e na análise paraconsistente de características

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Furlan, André
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/214428
Resumo: Voice spoofing é uma estratégia genérica utilizada para burlar sistemas de autenticação biométrica baseados em identificação por voz. Dentre as diversas possibilidades específicas, os ataques do tipo playback speech são os que têm recebido considerável atenção da comunidade científica. Assim, por meio da decomposição dos sinais de voz com wavelets e posterior análise das respectivas sub-bandas espectrais BARK e MEL, este trabalho dedica-se a determinar qual a melhor combinação BARK/MEL-wavelet para que se obtenha uma separação máxima entre duas classes: Locuções genuínas e falseadas. Após a apuração da melhor combinação de descritores, realizada por meio da Análise Paraconsistente, os vetores de características oriundos dos sinais de voz são submetidos a ensaios de classificação, variando-se o tamanho do conjunto de treinamento e testes. Utilizando as distâncias Euclidiana e Manhattan, além de Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), a acurácia máxima obtida foi de 99,7561% para uma base com 820 sinais, a qual considera-se como um resultado promissor frente àqueles existentes na literatura.
id UNSP_178abb359251376bde8ea859e19770e3
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/214428
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str 2946
spelling Caracterização de voice spoofing para fins de verificação de locutores com base na transformada wavelet e na análise paraconsistente de característicasVoice spoofing characterization for speaker verification purposes based on wavelet transform and paraconsistent feature analysisAnálise paraconsistenteVoice spoofingPlayback speechWaveletsParaconsistent analysisVoice spoofing é uma estratégia genérica utilizada para burlar sistemas de autenticação biométrica baseados em identificação por voz. Dentre as diversas possibilidades específicas, os ataques do tipo playback speech são os que têm recebido considerável atenção da comunidade científica. Assim, por meio da decomposição dos sinais de voz com wavelets e posterior análise das respectivas sub-bandas espectrais BARK e MEL, este trabalho dedica-se a determinar qual a melhor combinação BARK/MEL-wavelet para que se obtenha uma separação máxima entre duas classes: Locuções genuínas e falseadas. Após a apuração da melhor combinação de descritores, realizada por meio da Análise Paraconsistente, os vetores de características oriundos dos sinais de voz são submetidos a ensaios de classificação, variando-se o tamanho do conjunto de treinamento e testes. Utilizando as distâncias Euclidiana e Manhattan, além de Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), a acurácia máxima obtida foi de 99,7561% para uma base com 820 sinais, a qual considera-se como um resultado promissor frente àqueles existentes na literatura.Voice spoofing is a generic strategy designed to circumvent biometric systems based on voice identification. Among a diversity of specific possibilities, playback speech attacks have received considerable attention from the scientific community. Thus, based on speech signals decomposition with wavelets for subsequent BARK and MEL scales spectral analysis, this dissertation aims at determining the best filters and scales to optimally separate between two classes: Genuine and spoofed speech. Once the best combination of descriptors is obtained, based on Paraconsistent Engineering, the feature vectors are subjected to classification, varying the randomly chosen training and test sets in size. Euclidean and Manhattan distances, as well as Support Vector Machine (SVM), were used as classifiers, where the highest value of accuracy was 99.7561% for a dataset with 820 signals. This is a promising result, considering the state-of-the-art in the field.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Guido, Rodrigo Capobianco [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Furlan, André2021-09-16T12:47:23Z2021-09-16T12:47:23Z2021-08-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/21442833004153073P2porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-01-20T06:28:56Zoai:repositorio.unesp.br:11449/214428Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T23:27:33.364410Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Caracterização de voice spoofing para fins de verificação de locutores com base na transformada wavelet e na análise paraconsistente de características
Voice spoofing characterization for speaker verification purposes based on wavelet transform and paraconsistent feature analysis
title Caracterização de voice spoofing para fins de verificação de locutores com base na transformada wavelet e na análise paraconsistente de características
spellingShingle Caracterização de voice spoofing para fins de verificação de locutores com base na transformada wavelet e na análise paraconsistente de características
Furlan, André
Análise paraconsistente
Voice spoofing
Playback speech
Wavelets
Paraconsistent analysis
title_short Caracterização de voice spoofing para fins de verificação de locutores com base na transformada wavelet e na análise paraconsistente de características
title_full Caracterização de voice spoofing para fins de verificação de locutores com base na transformada wavelet e na análise paraconsistente de características
title_fullStr Caracterização de voice spoofing para fins de verificação de locutores com base na transformada wavelet e na análise paraconsistente de características
title_full_unstemmed Caracterização de voice spoofing para fins de verificação de locutores com base na transformada wavelet e na análise paraconsistente de características
title_sort Caracterização de voice spoofing para fins de verificação de locutores com base na transformada wavelet e na análise paraconsistente de características
author Furlan, André
author_facet Furlan, André
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Guido, Rodrigo Capobianco [UNESP]
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Furlan, André
dc.subject.por.fl_str_mv Análise paraconsistente
Voice spoofing
Playback speech
Wavelets
Paraconsistent analysis
topic Análise paraconsistente
Voice spoofing
Playback speech
Wavelets
Paraconsistent analysis
description Voice spoofing é uma estratégia genérica utilizada para burlar sistemas de autenticação biométrica baseados em identificação por voz. Dentre as diversas possibilidades específicas, os ataques do tipo playback speech são os que têm recebido considerável atenção da comunidade científica. Assim, por meio da decomposição dos sinais de voz com wavelets e posterior análise das respectivas sub-bandas espectrais BARK e MEL, este trabalho dedica-se a determinar qual a melhor combinação BARK/MEL-wavelet para que se obtenha uma separação máxima entre duas classes: Locuções genuínas e falseadas. Após a apuração da melhor combinação de descritores, realizada por meio da Análise Paraconsistente, os vetores de características oriundos dos sinais de voz são submetidos a ensaios de classificação, variando-se o tamanho do conjunto de treinamento e testes. Utilizando as distâncias Euclidiana e Manhattan, além de Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), a acurácia máxima obtida foi de 99,7561% para uma base com 820 sinais, a qual considera-se como um resultado promissor frente àqueles existentes na literatura.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021-09-16T12:47:23Z
2021-09-16T12:47:23Z
2021-08-25
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11449/214428
33004153073P2
url http://hdl.handle.net/11449/214428
identifier_str_mv 33004153073P2
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1808129523330318336

Registros relacionados