ОБНАРУЖЕНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ АТАК ПОВТОРНОГО ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ РЕЧИ С ПОМОЩЬЮ ЛЕГКОЙ СВЕРТОЧНОЙ СЕТИ С ГРАФОВЫМ ВНИМАНИЕМ - Александр Сергеевич Белослюдов; Андрей Александрович Лепендин; Яков Александрович Филин (ПРОБЛЕМЫ ПРАВОВОЙ И ТЕХНИЧЕСКОЙ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ, 2023)
В статье предложена модель, основанная на модификации сверточной нейронной сети LCNN за счет применения слоев графового внимания, способная эффективно обнаруживать физические атаки на данные речи. Показана актуальность и значимость проблемы обнаружения речевых подделок в контексте повышенного интереса к голосовым технологиям и угрозе безопасности, связанной с возможностью подделки или изменения аудиоданных. Проведена реализация предложенного подхода на языке Python с использованием библиотеки PyTorch. Обучение и тестирование модели осуществлено на данных из набора ASVspoof 2019. Проведен выбор числа «голов» в слое графового внимания. Выбранная версия нейросетевой модели сопоставлена по метрикам точности и эквивалентной ошибки EER с базовой моделью, в качестве которой выступала LCNN-сеть. Продемонстрировано превосходство модифицированного подхода, предложенного в данной работе, как по качеству распознавания поддельных голосовых сообщений, так и по числу параметров модели.