陈佳，章坚武，张浙亮
基于上下文信息与注意力特征的欺骗语音检测
陈佳1，章坚武1，张浙亮2
（1. 杭州电子科技大学，浙江 杭州 310018；
2. 浙江宇视科技有限公司，浙江 杭州 310051）
随着语音合成和语音转换技术的快速发展，欺骗语音检测方法仍存在欺骗检测准确率低、通用性差等问题。因此，提出一种基于上下文信息与注意力特征的端到端的欺骗检测方法。该方法基于深度残差收缩网络（DRSN），利用双分支上下文信息协调融合模块（DCCM）聚集丰富的上下文信息，融合基于协调时频注意力机制（CTFA）的特征以获得具有上下文信息的跨维度交互特征，从而最大化捕获伪影的潜力。与最佳基线系统相比，在ASVspoof 2019 LA数据集中，所提方法在EER和t-DCF性能指标上分别降低68%和65%；
在ASVspoof 2021 LA数据集中，所提方法的EER和t-DCF分别为4.81和0.311 5，分别降低48%和10%。实验结果表明，所提方法能有效提高欺骗语音检测的准确率和泛化能力。
欺骗语音检测；
上下文信息；
注意力特征；
端到端；
伪影
自动说话人验证（automatic speaker verification，ASV）系统作为一种身份识别技术，旨在从语音信号中验证说话人的身份[1]，大力推动基于人类行为和生理特征监测及认证系统的发展[2]。ASV系统验证过程不需要任何面对面的接触[3]，不会给用户带来不适和健康风险，但会导致该系统容易受到欺骗攻击。目前常用的反欺骗方法框架主要由前端特征提取和后端分类构成，将前端生成的手工声学特征输入后端分类器。徐剑等[4]直接从语谱图中提取完整局部二进制模式（completed local binary pattern，CLBP）纹理特征以提高欺骗语音检测的准确率。于佳祺等[5]将常量Q倒谱系数（constant Q cepstral coefficient，CQCC）声学特征与均匀局部二值模式（uniform local binary pattern，ULBP）纹理特征进行联合并输入随机森林分类模型以检测欺骗语音。手工声学特征在检测不可见的攻击时可能存在缺陷，因此已有工作提出了直接对原始音频波形进行操作的端到端（end-to-end，E2E）解决方案[6]，这种方案有效避免了手工声学特征带来的限制。Ge等[7]探索了自动学习欺骗语音检测的方法，将架构搜索与E2E学习结合，提出了原始部分连接可差分结构搜索（raw partially-connected differentiable architecture search，Raw PC-DARTS）系统，该系统允许对网络架构和网络参数进行联合优化。为了有效捕获给定语音谱图中与欺骗攻击相关的伪影，Kang等[8]建议在端到端欺骗对抗系统中采用注意力激活函数AReLU[9]。尽管这些端到端系统的性能优于经典的欺骗检测系统，但研究结果表明其仍有很大的改进空间。
在ASVspoof 2019[10]的逻辑访问（logical access，LA）场景中，合成语音欺骗攻击主要采取语音合成和语音转换的方式。用于指示欺骗攻击的人工制品称为欺骗伪影，人工制品的性能往往取决于攻击的性质和特定的攻击算法。在ASVspoof 2021[11]LA场景中，真实语音和欺骗语音通过各种电话网络进行未知编解码和传输。当语音数据在跨电话系统之间传输时，传输通道中可能会产生一些干扰性变化使数据中的欺骗伪影受到未知编解码和传输的影响，加大了欺骗检测的难度，从而提高了对欺骗检测系统的性能要求。在合成语音检测中，欺骗伪影用于区分真实语音与欺骗语音，主要存在于特定的时间和频谱间隔中，具有高区分性的时间特征和频率特征，但是目前没有一种较好的方法能够捕获存在于时域和频域间的伪装线索。无论在时域还是在频域，不同的注意力机制都会存在互补的、有区别的信息，且都适用于不同的欺骗攻击。Ling等[12]利用频率注意力机制和通道注意力机制捕获频域和通道之间的关系，不仅将注意力集中到语音表示中信息量较大的频域中，还减少了通道冗余，但是该模型忽略了时域上的特征信息。Zhou等[13]在欺骗语音检测中引入轻量级跨维度交互注意（lightweight cross-dimensional interaction attention，LCIA）模块以学习跨越不同频域和时域的欺骗线索，但该注意力机制没有充分融合上下文信息，导致容易忽略伪影的相关特征，高效地融合跨维度特征对于欺骗语音检测来说也十分重要。虽然现有方法的检测性能相比传统方法均有所提升，但随着各种高质量欺骗攻击的发展，现有的欺骗检测方法仍然缺乏对未知的欺骗攻击的有效性和通用性。针对以上问题，本文基于原始音频波形，提出一种上下文信息和注意力特征融合网络（context information and attention feature fusion network，CAFNet），该网络将上下文信息和基于注意力的跨维度交互特征进行融合以学习具有上下文信息的跨维度交互特征，同时克服由未知编解码和传输所带来的干扰，从而精确地识别并检测欺骗伪影。
本文的主要贡献包括以下3个方面。
▪设计了双分支上下文信息协调融合模块（dual-branch context information coordination fusion module，DCCM），提取有价值的上下文信息以获得不同欺骗伪影之间的相关信息，融合基于注意力机制的跨维度交互特征以聚集区分性线索，集成具有上下文信息的跨维度交互特征来细化欺骗伪影的重要信息以获得全面的信息特征表示，有助于提高网络的抗干扰能力和高效地检测出欺骗伪影。
▪设计了协调时频注意力（coordinate time-frequency attention，CTFA）机制，捕获并融合时域和频域间的交互特征以及局部细粒度特征，最大限度地挖掘捕捉区分性线索的潜力，利用更多的细粒度特征信息以防止忽略细微伪影。
▪针对不同数据集之间存在数据组成、传输途径等差异，分析了所提网络的检测性能、通用性以及抗干扰能力。
1.1 深度残差收缩网络
在卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）中，深度残差网络（residual network，ResNet）[14]是其极具影响力的变体。对于早期的CNN模型，增加网络深度可能会使网络退化从而导致较高的训练误差，ResNet使用恒等路径（identity shortcut）来解决这一问题以提高训练的正确率。Hua等[15]基于原始语音波形，以ResNet的跳跃连接和Inception[16]的并行卷积为网络架构，提出了一种端到端的轻量级欺骗检测模型，实现了较好的检测性能。但在处理噪声信号时，ResNet的特征学习能力有待提升。深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network，DRSN）[17]在ResNet的基础上学习基于注意力机制的阈值函数，并将学习到的最佳阈值提供给软阈值以自适应地从数据集中获得有用的特征并去除无关的噪声干扰。其中，阈值函数也称为收缩函数，通常用于信号去噪。周晔等[18]利用DRSN的去噪能力实现复杂声学环境下的欺骗语音检测，但其使用手工声学特征，容易丢失一些用于欺骗检测的有效信息。本文在DRSN的基础上，提出一种端到端的欺骗语音检测网络。
1.2 上下文信息和注意力特征
在实际应用场景中，欺骗对象不可能单独存在，其周围的对象一定会和该对象有或多或少的联系。当多个欺骗对象同时存在时，准确识别出欺骗对象是一项挑战，而增大感受野以获取有效的上下文信息有助于识别和检测欺骗对象。王金华等[19]提出一种基于卷积循环神经网络（convolutional recurrent neural network，CRNN）的语音情感识别算法，利用双向长短期记忆（bi-directional long short-term memory，BiLSTM）获得数据的序列上下文信息，有效提高算法的泛化性和区分性。Lei等[20]设计分层上下文编码器来提取有效的上下文信息，显著提高合成语音的自然度和表达能力。注意力机制直观上可捕获全局和局部的依赖关系，防止网络过拟合，提高网络的泛化能力。挤压和激励网络（squeeze-and-excitation network，SENet）[21]在通道维度上增加注意力机制，但是没有考虑空间信息。卷积块注意力模块（convolutional block attention module，CBAM）[22]在SENet的基础上引入了空间注意力，同时对两个维度进行注意力分配，增强了注意力机制对模型性能的提升效果，但保留局部信息的效果较差。协调注意力（coordinate attention，CA）[23]将位置信息嵌入通道注意，有助于更准确地捕获方向和位置信息，但不能很好地整合全局和局部上下文信息。近年来，上下文信息、注意力机制在计算机听觉领域起着至关重要的作用，但是目前没有一种很好的方法将上下文信息和基于注意力的特征进行有效联合。
特征融合在现代网络架构中已被广泛使用，并且可以进一步提高CNN的性能。即便如此，大多数特征融合的工作为了实现多尺度特征的有效融合，需要构建复杂的路径，且不能很好地聚集上下文信息，以至于容易忽略欺骗对象的特征。注意力特征融合（attentional feature fusion，AFF）[24]可以融合不同层次或者分支的特征，来解决上下文聚合和初始集成的问题。该模块将接收到的特征与另一个AFF模块迭代集成，得到迭代注意力特征融合（iterative attentional feature fusion，iAFF）。iAFF模块逐步优化初始集成，缓解特征的初始整合中基于注意力的特征融合的瓶颈，有效聚集上下文信息。本文提出了双分支上下文信息协调融合模块，将丰富的上下文信息和基于注意力的跨维度交互特征进行融合以准确识别区分性线索，具体介绍见第2节。
本文提出一种上下文信息和注意力特征融合网络，其结构如图1所示。本节首先介绍双分支上下文信息协调融合模块，其包含池化层分支和卷积层分支，然后介绍协调时频注意力机制，最后介绍该机制的两个组成模块。
2.1 双分支上下文信息协调融合模块
为了获取丰富的上下文信息和协调区分性线索的跨维度交互关系，本文设计了一种双分支上下文信息协调融合模块，以充分融合具有上下文信息的跨维度交互特征。该模块由卷积层分支和池化层分支组成，其结构如图2所示。
图1 上下文信息和注意力特征融合网络结构
图2 双分支上下文信息协调融合模块结构
2.2 协调时频注意力机制
图3 协调时频注意力结构
（1）时频融合模块
在时间维度上，池化后的输出特征为：
在频率维度上，池化后的输出特征为：
（2）局部特征提取模块
由于欺骗语音系统中的关键特征是数据伪造后留下的欺骗伪影，这些伪影可能不包含语义信息，而包含一些细粒度特征信息，因此本文设计了局部特征提取模块来提取局部细粒度特征以帮助网络捕获更多细节信息。通过该模块在通道维度上获取并利用更多的细粒度特征信息以防止忽略细微伪影。
3.1 数据集
ASVspoof 2019 LA数据集基于VCTK语料库，使用最新的语音合成和语音转换算法生成欺骗语音信号。该数据集采用107名说话人（46名男性、61名女性）的语音作为语音样本，所有说话人的真实语音和欺骗语音被随机划分到互不相交的训练集、开发集和测试集。ASVspoof 2019 LA数据集说话人和语音数量见表1。
表1 ASVspoof 2019 LA数据集说话人和语音数量
同时，本文选取ASVspoof 2021 LA数据集分析所提网络的抗干扰性能。与ASVspoof 2019 LA的测试集不同，ASVspoof 2021 LA测试集由通过各种电话系统（包括IP电话（voice over Internet protocol，VoIP）和公共电话交换网（public switched telephone network，PSTN））传输的真实语音和欺骗语音组成，包含181 566条语音。ASVspoof 2021 LA任务不会为单条语音提供编解码器元数据，该任务的重点是研究对未知编解码器和传输信道可变性干扰鲁棒的欺骗对策以区分由攻击生成的真实语音和欺骗语音。由于ASVspoof 2021 LA数据集中不包括单独的训练集和开发集，因此本文使用ASVspoof 2019 LA数据集的训练集和开发集作为ASVspoof 2021 LA数据集的训练集和开发集。
3.2 评价指标
本文使用官方评估指标：串联检测成本函数（tandem detection cost function，t-DCF）和等错误率（equal error rate，EER）检测不同网络的性能。两个指标值越小，网络性能越好。
3.3 不同注意力机制的性能对比
为了验证所提网络中CTFA对比其他注意力机制的优越性。本文在ASVspoof 2019 LA数据集上做了4组对比实验，不同注意力机制在ASVspoof 2019 LA数据集上的检测性能见表2。具体而言，将DCCM中的CTFA用SENet、CBAM、CA、LCIA替换，其他条件均保持一致。
表2 不同注意力机制在ASVspoof 2019 LA数据集上的检测性能
实验结果表明，与当前较流行的注意力机制相比，本文提出的CTFA检测性能更优越。为了分析以上5组模型，本文对模型进行多次训练并总结模型的检验结果，不同注意力机制的性能比较如图4所示。从图4可以看出，CAFNet-CTFA的t-DCF和EER最低，CAFNet-SENet的t-DCF和EER最高。这表明，CTFA能最大限度地提升特征学习能力，从而高效地提高网络的欺骗检测能力。与LCIA相比，CTFA同时考虑时域和频域中潜在的欺骗线索以及局部细粒度信息，显著地提升了网络对目标伪影的捕获能力，证明了捕获局部细粒度特征的重要性。
图4 不同注意力机制的性能比较
3.4 消融实验
为了验证所提网络的有效性，本文在ASVspoof 2019 LA数据集上进行消融实验。具体而言，本文进行了4组消融实验：CAFNet中未包含池化层分支（DRSN-convolution layer）、CAFNet中未包含卷积层分支（DRSN-pool layer）、CAFNet中未包含CTFA（without CTFA）、CAFNet中未包含DCCM（DRSN）。CAFNet在ASVspoof 2019 LA数据集上的消融实验结果见表3。
表3 CAFNet在ASVspoof 2019 LA数据集上的消融实验结果
消融实验结果表明，卷积层分支和池化层分支都可以有效提高网络的检测性能。其中，卷积层分支的性能优于池化层分支，说明卷积更有助于扩大感受野以获取具有上下文信息的特征信息，从而更有效地检测区分性特征。此外，当添加CTFA模块时，EER和t-DCF分别降低了48%和37%。这表明将时间、频率维度间的交互特征和局部细粒度特征协调融合可帮助模型精准地捕获潜在的区分性线索。相比于DRSN，DCCM的引入可以更高效地提高模型的检测性能，充分证明将丰富的上下文信息与基于注意力的跨维度交互特征有效结合得到具有上下文信息的跨维度交互特征，能更加精准地捕获和鉴别欺骗伪影。CAFNet和ASV系统的结合可以实现高效检测。
3.5 不同模型的对比实验
为了验证所提网络对比其他网络的性能优势，本文在ASVspoof 2019 LA数据集上将CAFNet与其他现有的竞争单系统进行比较，不同模型在ASVspoof 2019 LA数据集上的检测性能见表4。
表4 不同模型在ASVspoof 2019 LA数据集上的检测性能
从表4可以得出，在ASVspoof 2019 LA数据集上，CAFNet实现了最佳检测性能，EER和t-DCF分别降至1.44和0.044 7。相比于RawNet2，CAFNet在EER和t-DCF性能指标上分别降低68%和65%。ResNet-FCA将频率注意力和通道注意力进行融合，仅将注意力集中在语音表示中信息较丰富的子带上，而忽略了重要的时域信息。Raw CIANet-mul构建了一种新的时频注意力模块，可以捕获时间和频率间的跨维度交互线索，但忽略了上下文信息和局部细粒度信息对欺骗检测的重要性。CAFNet在使用注意力机制聚焦有价值的特征的同时，有效地扩大感受野以获取上下文信息，从而实现高效的欺骗检测。本文提出的DCCM可以在CTFA提供的重要注意力线索的指导下有效集成包含丰富上下文信息的跨维度交互特征，提高网络检测欺骗线索的能力。实验结果表明，CAFNet对于欺骗语音检测是有效的。
3.6 CAFNet的通用性和抗干扰性能
为了验证所提网络的通用性和抗干扰性能，本文在ASVspoof 2021 LA数据集上将CAFNet与其他现有的竞争单系统进行比较，不同模型在ASVspoof 2021 LA数据集上的检测性能见表5。
表5 不同模型在ASVspoof 2021 LA数据集上的检测性能
在ASVspoof 2021 LA应用场景中，当所有语音数据在电话系统之间传输时，数据中的欺骗伪影可能会受到未知编解码和传输的干扰，从而使ASVspoof更接近实际的应用场景，大大增加了语音检测的复杂度，因此本文提出的网络需要很好地消除不同的干扰变化。从表5可以得出，在ASVspoof 2021 LA数据集上，CAFNet实现了较好的泛化性能和抗干扰性能，EER和t-DCF分别降至4.81和0.311 5。相较于ResNet-LogSpec和RawNet2-RawBoost，CAFNet的t-DCF指标值略高，这两种系统均针对ASVspoof 2021 LA数据集的特点对数据进行不同方式的数据增强，显著提高了系统对电话场景中存在的未知干扰性变化的鲁棒性。相较于LFCC-LCNN，CAFNet在EER和t-DCF性能指标上分别降低48%和10%，进一步证明了基于端到端的CAFNet具有较强的通用性和抗干扰性能。
为了有效捕获并鉴别欺骗线索以及解决高质量欺骗攻击的通用性问题，本文提出一种端到端的上下文信息和注意力特征融合网络，设计了协调时频注意力机制以最大化捕获时域和频域中欺骗线索的潜力和有效利用局部细粒度特征，设计了双分支上下文信息协调融合模块以获得具有上下文信息的跨维度交互特征，从而提高网络的特征学习能力。消融实验表明，CAFNet中使用的DCCM、CTFA是有效的。在不同数据集上的实验结果表明，CAFNet在检测欺骗语音方面具有良好的实用性和普适性，并且比其他竞争单系统具有优势。在ASVspoof 2021 LA任务中，CAFNet对电话场景中存在的未知干扰性变化的鲁棒性还有待提高。未来将在提升网络检测性能的同时，研究一种基于数据增强的轻量化欺骗检测网络，简化网络复杂度和参数量。
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Spoof speech detection based on context information and attention feature
CHEN Jia1, ZHANG Jianwu1, ZHANG Zheliang2
1. Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China 2. Zhejiang Uniview Technologies Co., Ltd., Hangzhou 310051, China
With the rapid development of speech synthesis and speech conversion technology, methods of spoof speech detection still have problems such as low spoof detection accuracy and poor generality. Therefore, an end-to-end spoof detection method based on context information and attention feature was proposed. Based on deep residual shrinkage network (DRSN), the proposed method used the dual-branch context information coordination fusion module (DCCM) to aggregate rich context information, and fused features based on coordinate time-frequency attention (CTFA) to obtain cross-dimensional interaction features with context information, thus maximizing the potential of capturing artifacts. Compared with the best baseline system, in the ASVspoof 2019 LA dataset, the proposed method had reduced the EER and t-DCF performance indicators by 68% and 65% respectively, in the ASVspoof 2021 LA dataset, the EER and t-DCF of the proposed method were 4.81 and 0.311 5 and dropped by 48% and 10% separately. The experimental results show that this method can effectively improve the accuracy and generalization ability of spoof speech detection.
spoof speech detection, context information, attention feature, end-to-end, artifacts
TN912.3
A
10.11959/j.issn.1000–0801.2023006
陈佳（2000– ），女，杭州电子科技大学通信工程学院硕士生，主要研究方向为语音检测与人工智能等。
章坚武（1961– ），男，博士，杭州电子科技大学通信工程学院教授、博士生导师，中国电子学会高级会员，浙江省通信学会常务理事，主要研究方向为移动通信、多媒体信号处理与人工智能、通信网络与信息安全。
张浙亮（1969– ），男，博士，浙江宇视科技有限公司副总裁，主要研究方向为人工智能、人力资源等。
The National Natural Science Foundation of China (No.U1866209, No.61772162)
2022–11–28；
2023–01–05
章坚武，jwzhang@hdu.edu.cn
国家自然科学基金资助项目（No.U1866209，No.61772162）
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