Identificação de voice spoofing em sistemas de verificação de locutores utilizando o operador de energia de Teager aprimorado e a engenharia paraconsistente de características. - Pedroso, Fernando [UNESP] (2021)
Os avanços tecnológicos têm possibilitado cada vez mais a busca e a disseminação de informações e, com isso, o volume de dados gerados cresce extraordinariamente. Outro fator que contribui para este crescimento é o uso de dispositivos de Internet das Coisas (IoT), como Google Home e Amazon Alexa, e de outros assistentes de voz para permitir o gerenciamento de várias operações remotas em residências e escritórios. Assim, faz-se necessário o uso de sistemas para garantir o acesso e a segurança desses dados. Diante das pesquisas apresentadas, percebe-se a necessidade de maiores estudos no sentido de ampliar a eficiência dos sistemas de detecção dos ataques de reprodução eletrônica de voz (AREV), em especial os replay attacks, nos sistemas de autenticação biométrica por voz. Grande parte dos trabalhos correntes utiliza as mesmas técnicas e recursos para minimizar as possibilidades de fraudes. Particularmente, o estado-da-arte contempla vetores de características (VCs) baseados em análise espectral direta, coeficientes Q-cepstrais, filtragem digital, cepstrum, energias instantâneas e derivados, contando com classificadores dos tipos Support Vector Machines (SVMs), Gaussian Mixture Models (GMMs) e Deep Neural Networks (DNNs), avaliados nas bases ASVspoof 2015, ASVspoof 2017, ASVspoof 2019, RedDots, BTAS 2016 e, ainda, TIMIT. Diferentemente, neste trabalho experimentam-se VCs baseados no conceito de planaridade espectral e no Operador de Energia de Teager Aprimorado (OETA), obtidos artesanalmente, os quais são avaliados com base na Engenharia Paraconsistente de Características (EPC), considerando-se 21600 sinais da base ASVspoof 2019. Os resultados apresentados implicam a viabilidade da utilização da EPC para análise e seleção dos melhores VCs, independentemente de qualquer classificador, podendo-se observar ainda, nas características ótimas, a viabilidade do OETA em relação àquelas que não se baseiam nele. Os classificadores utilizados nos testes foram baseados em distâncias Euclidianas e SVMs de núcleos Gaussianos, produzindo uma equal error rate (EER) de 0.147 e uma acurácia superior a 90%.