Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Furlan, André |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/214428
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Resumo: |
Voice spoofing é uma estratégia genérica utilizada para burlar sistemas de autenticação biométrica baseados em identificação por voz. Dentre as diversas possibilidades específicas, os ataques do tipo playback speech são os que têm recebido considerável atenção da comunidade científica. Assim, por meio da decomposição dos sinais de voz com wavelets e posterior análise das respectivas sub-bandas espectrais BARK e MEL, este trabalho dedica-se a determinar qual a melhor combinação BARK/MEL-wavelet para que se obtenha uma separação máxima entre duas classes: Locuções genuínas e falseadas. Após a apuração da melhor combinação de descritores, realizada por meio da Análise Paraconsistente, os vetores de características oriundos dos sinais de voz são submetidos a ensaios de classificação, variando-se o tamanho do conjunto de treinamento e testes. Utilizando as distâncias Euclidiana e Manhattan, além de Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), a acurácia máxima obtida foi de 99,7561% para uma base com 820 sinais, a qual considera-se como um resultado promissor frente àqueles existentes na literatura. |
