Detail publikace
Detecting Spoofing Attacks Using VGG and SincNet: BUT-Omilia Submission to ASVspoof 2019 Challenge
Stafylakis Themos (OMILIA)
Athanasopoulou Georgia (OMILIA)
Rohdin Johan A., Dr. (UPGM FIT VUT)
Gkinis Ioanis (OMILIA)
Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT)
Černocký Jan, prof. Dr. Ing. (UPGM FIT VUT)
V tomto příspěvku uvádíme systémový popis společného úsilí Vysokého učení technického v Brně (VUT) a Omilia - Conversational Intelligence pro výzvu ASVSpoof2019 Spoofing and Countermeasures. Primární podání pro fyzický přístup (PA) je spojení dvou sítí VGG, trénovaných na jednokanálových a dvoukanálových funkcích. Pro logický přístup (LA) je náš primární systém fúzí VGG a nedávno zavedené architektury SincNet. Výsledky PA ukazují, že navrhované sítě přinášejí velmi konkurenceschopný výkon za všech podmínek a dosáhly 86% relativního zlepšení ve srovnání s oficiální základní úrovní. Na druhou stranu výsledky v LA ukázaly, že ačkoli navrhovaná architektura a tréninková strategie funguje velmi dobře při určitých spoofingových útocích, nedokáže zobecnit určité útoky, které jsou během tréninku neviditelné.
@INPROCEEDINGS{FITPUB12086, author = "Hossein Zeinali and Themos Stafylakis and Georgia Athanasopoulou and A. Johan Rohdin and Ioanis Gkinis and Luk\'{a}\v{s} Burget and Jan \v{C}ernock\'{y}", title = "Detecting Spoofing Attacks Using VGG and SincNet: BUT-Omilia Submission to ASVspoof 2019 Challenge", pages = "1073--1077", booktitle = "Proceedings of Interspeech", journal = "Proceedings of Interspeech - on-line", volume = 2019, number = 9, year = 2019, location = "Graz, AT", publisher = "International Speech Communication Association", ISSN = "1990-9772", doi = "10.21437/Interspeech.2019-2892", language = "english", url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/12086" }