基于信道信息的回放攻击检测研究

来源：计算机技术与发展杂志2021年第06期北京时间：

作者：柯宏宇;高奕宁;郝雪营;黄涛;'

单位：1. 武汉邮电科学研究院,湖北 武汉 430074;2. 武汉烽火众智数字技术有限责任公司,湖北 武汉 430074

摘要：生物识别具有广阔的研究前景,说话人识别作为生物识别的重要组成部分,涉及人们日常生活的许多方面。 随着高保真录音及回放设备的普及,说话人识别系统的安全性面临回放攻击的严重挑战,由于回放攻击语音与真实语音具有相同的声纹,导致常规说话人识别很难有效鉴别声音的真实性,且生活中存在的噪声,会在一定程度上干扰系统的识别,这也对系统的鲁棒性提出了要求。 因此,该文提出一种基于信道信息的录音回放攻击检测方法,提取 Legendre 系数及其统计特征为主要判别依据,同时使用语音基频特征与 MFCC 特征作为辅助特征,并使用一种基于支持向量机的决策融合算法进行判别,给予特征不同的权重。 实验结果表明,多种特征相结合的方式,相较于现有其他方法,能在有效检测回放语音攻击的同时,提升系统的鲁棒性,在噪声环境下识别率平均提高了 1. 5% 。

关键词：语音识别;信号处理;信道攻击;机器学习;决策融合