점수 합 융합 기반 SASV에서 ASV와 CM 조합의 융합 성능 검증: 공격 유형별 분석

초록

SASV(Spoofing-Aware Speaker Verification)는 ASV(Automatic Speaker Verification)와 스푸핑 탐지 모듈인 CM(Countermeasure)을 결합하여 위조 음성 공격에 대응하는 통합 화자 인증 시스템이다. 기존 연구들은 융합 전략 개선에 집중해왔으나 모델 조합이 성능에 미치는 영향은 충분히 탐구되지 않았다. 본 연구는 점수 합 융합에서 최고 성능 ASV와 CM 조합이 항상 최적의 SASV 성능을 보장하는지 검증하였다. 실험 결과, 최고 성능 조합이 전체 평균에서는 최적이었으나 공격 유형별로는 일관성이 부족했다. 공격 유형별 분석에서 특정 조합은 다수 공격에서 우수했으나 일부에서 급격히 저하된 반면, 최적 조합은 모든 공격에서 안정적이었다. 이는 개별 모델 성능만으로는 모든 공격에 대한 우수한 융합 성능을 예측할 수 없으며 ASV-CM 간 상호보완성에 의존함을 입증한다. 따라서 SASV 시스템 설계 시 평균 성능보다 응용 환경에서 예상되는 공격 유형에 대해 균형 잡힌 성능과 안정성을 보이는 조합 선택이 중요함을 제시한다.

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