Secure, efficient automatic speaker verification for embedded applications - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2019

Secure, efficient automatic speaker verification for embedded applications

Vérification automatique du locuteur, sécurisé et efficace pour les applications intégrées

(1)
1

Abstract

This industrial CIFRE PhD thesis addresses automatic speaker verification (ASV) issues in the context of embedded applications. The first part of this thesis focuses on more traditional problems and topics. The first work investigates the minimum enrolment data requirements for a practical, text-dependent short-utterance ASV system. Contributions in part A of the thesis consist in a statistical analysis whose objective is to isolate text-dependent factors and prove they are consistent across different sets of speakers. For very short utterances, the influence of a specific text content on the system performance can be considered a speaker-independent factor. Part B of the thesis focuses on neural network-based solutions. While it was clear that neural networks and deep learning were becoming state-of-the-art in several machine learning domains, their use for embedded solutions was hindered by their complexity. Contributions described in the second part of the thesis comprise blue-sky, experimental research which tackles the substitution of hand-crafted, traditional speaker features in favour of operating directly upon the audio waveform and the search for optimal network architectures and weights by means of genetic algorithms. This work is the most fundamental contribution: lightweight, neuro-evolved network structures which are able to learn from the raw audio input.
Cette thèse se concentre uniquement sur la vérification automatique du locuteur, tâche de classification binaire, en deux aspects : l'efficacité et la sécurité. Chacun des aspects sera exploré dans deux itérations : sur l'ASV traditionnel (chapitres II, III et IV) et l'ASV expérimentale (chapitres V, VI et VII). Les chapitres II et V sont des revues de littérature, leur but est de mettre en perspective les contributions dans le chapitres que respectivement les suivent. Chapitre II est centré sur la réduction des donnés nécessaire pour entrainer un modèle de locuteur, dans ce cas l’efficacité est ce qui permet de rendre un système facilement usable par l’utilisateur final dans un contexte des application embarquées. Chapitre III se concentre sur les mots de passe oraux et sur la possibilité de donner une mesure de sécurité en fonction du contenu textuel et de l’énonciation au moment du choix, exactement comme pour les mots de passe écrits. Dans le chapitre V une approche génétique pour l’évolution des topologies neuronaux est appliqué pour la première fois au flux audio brut, pour l’identification du locuteur. Chapitre VI voit cette même approche appliquée à la reconnaissance des attaques de mystification de l’identité.
Fichier principal
Vignette du fichier
VALENTI_Giacomo_2019.pdf (7.42 Mo) Télécharger le fichier
Origin : Version validated by the jury (STAR)
Loading...

Dates and versions

tel-03001286 , version 1 (12-11-2020)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03001286 , version 1

Cite

Giacomo Valenti. Secure, efficient automatic speaker verification for embedded applications. Artificial Intelligence [cs.AI]. Sorbonne Université, 2019. English. ⟨NNT : 2019SORUS471⟩. ⟨tel-03001286⟩
138 View
85 Download

Share

Gmail Facebook Twitter LinkedIn More