Estratégia anti-ataque de regravação para verificação de locutores

Abstract

Com a crescente evolução e popularização de ferramentas para autenticação biométrica por voz, a necessidade de garantir a confiabilidade e segurança desses mecanismos também aumenta proporcionalmente. Sistemas de verificação automática de locutor tentam garantir que o usuário tentando acessar determinado dispositivo/software é realmente quem alega ser. Porém, ataques nos quais grava-se a voz do alvo previamente e tenta-se utilizar a gravação para se passar pela pessoa ainda representam uma grande ameaça. Logo, encontra-se a necessidade de aprimorar as técnicas de identificação. Considerando esse objetivo, o ASVspoof Challenge foi lançado, de modo a não apenas prover uma base de dados consistente e robusta para a criação e melhoria das estratégias Anti-spoofing, mas também para estimular pesquisadores de todo o mundo a criarem suas próprias metodologias. Dessa forma, este trabalho consiste no desenvolvimento de uma estratégia para identificar e classificar ataques de regravação de locutor dentro do contexto previsto pelo ASVspoof Challenge. Com isso, espera-se que este trabalho possa contribuir para reduzir as taxas de erro de autenticação. Os resultados foram validados utilizando o método de avaliação de performance Equal Error Rate.