Description
Date depot: 1 octobre 2020
Titre: Apprentissage évolutif et de bout en bout pour l'anti-spoofing ASV
Directeur de thèse:
Nicholas EVANS (Eurecom)
Encadrant :
Massimiliano TODISCO (Eurecom)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Bien que les progrès en matière de lutte contre le spoofing pour la reconnaissance des locuteurs aient été rapides ces dernières années, la plupart des mesures de lutte contre le spoofing ne se généralisent toujours pas bien aux différentes formes d'attaques de spoofing (par exemple à celles vues pendant l'entraînement). Motivé par le succès de leur application à la reconnaissance automatique du locuteur elle-même, ce projet d'ESR étudiera l'application des technologies d'apprentissage approfondi au problème de l'antispoofing. Plus précisément, les recherches porteront sur l'utilisation de mécanismes d'attention pour aider à identifier les informations importantes (plutôt que d'être appliquées aveuglément), sur des approches évolutives (afin que les solutions puissent s'adapter aux nouvelles formes de spoofing), sur des approches de bout en bout (afin qu'elles fonctionnent sur des signaux temporels au lieu d'être limitées à des caractéristiques artisanales) et sur des approches permettant de combiner la solution des deux différents problèmes, la détection du spoofing et la reconnaissance automatique du locuteur
Doctorant.e: Ge Wanying