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comparación de la capacidad del modelo de red neuronal y los humanos para detectar una voz clonada

Autores: Milewski, Krzysztof; Zaporowski, Szymon; Czyewski, Andrzej

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 14

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Se examinó la vulnerabilidad del sistema de verificación de identidad del hablante a ataques utilizando clonación de voz. El proyecto de investigación asumió la creación de un modelo para verificar la identidad del hablante basado en la biometría de voz y luego probar su resistencia a posibles ataques utilizando clonación de voz. Se entrenó el Sistema de Incrustación de Voz Neural Deep Speaker y se empleó el sistema de Clonación de Voz en Tiempo Real basado en las redes neuronales SV2TTS, Tacotron, WaveRNN y GE2E. Los resultados de los ataques utilizando clonación de voz fueron analizados y discutidos en el contexto de una evaluación subjetiva de la fidelidad de la voz clonada. Los resultados de las pruebas subjetivas y los intentos de autenticar a los hablantes demostraron que el sistema de verificación de identidad biométrica probado podría resistir los ataques de clonación de voz incluso si los humanos no pueden distinguir las muestras clonadas de las originales.

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