Avaliação de modelos para detecção de ataques de replay usando diferentes bases de dados - Nakashima, Giovana Y.; Santos, Higor D. C.; Soares, Jone W. M.; Uliani Neto, Mário; Runstein, Fernando O.; Violato, Ricardo P. V.; Lima, Marcus (Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL); 2024: Anais do XV Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem HumanaDO - 10.5753/stil.2024.245163, 2024)
Ataque de replay e uma falsificação de fala utilizada na tentativa de autenticação de locutor. Redes neurais profundas têm sido propostas como métodos para detecção de áudios fraudulentos. Tendo em vista a utilização desses modelos em aplicações reais, além de bom desempenho na aprendizagem, espera-se que o modelo obtido apresente bons resultados com bases de dados distintas da utilizada no treinamento. Neste trabalho, duas abordagens foram avaliadas com três bases de dados públicas, com resultados que indicam baixa capacidade de generalização dos modelos.