# data[].attributes.body
voice spoofing detection 기술 개발.

STT로 입력되는 audio 데이터에 대한 spoofing 여부를 확인하기 위한 음성 분류 기술 개발.

사람의 입력과 AI가 생성한 음성을 구분하는 모델을 구현하고, 프로토타입을 작성.

# data[].attributes.body
인공지능 서비스 아이디어 구체화 방법

프로젝트 주제 설정 시 고려해야 할 요소

AI 모델과 서비스의 차별화 전략

# data[].attributes.body
적절한 데이터 수집 및 전처리 방법

프로젝트에서 사용할 AI 모델 선택 기준

모델 성능을 개선하는 방법

# data[].attributes.body
모델 학습 및 배포 시 고려해야 할 리소스 (GPU, 메모리 등)

AI 서비스 운영 시 리소스를 효과적으로 관리하는 방법

프로젝트 성능 평가를 위한 주요 지표 (예: 정확도, 처리 속도, 사용자 반응 등)

AI 서비스의 효율성과 비용을 최적화하는 방법

# data[].attributes.body
AI 모델을 서비스로 구현하는 과정

생성형 AI를 특정 산업이나 분야에 적용할 때 고려할 점

AI 서비스의 한계와 이를 극복하는 전략

# data[].attributes.headline
어떤 데이터 셋을 사용할 것인가.

# data[].attributes.subject
어떤 데이터 셋을 사용할 것인가.

# data[].attributes.body
SPEECH DATA

logical access (LA)

physical access (PA)

deepfake (DF)

ASVspoof 2021 PA: 대표 시스템 EER 24.25 %, LA 8.23 %

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
TIMELINE OF THE CHALLENGE ASVspoof 2021 results summary paper
1st December

Keys and metadata are now available: LA, PA and DF.

16th September

ASVspoof 2021 workshop proceedings are now available on the ISCA archive!

3rd September

ASVspoof 2021 workshop: technical program and registration now available!

24th June

paper submission platform is open. Click here to submit your paper!

1st June

CodaLab leaderboards online

source code for 4 reproducible baselines (LFCC-GMM, CQCC-GMM, LFCC-LCNN, RawNet2) are available from

challenge metric (tandem detection cost function) reference implementations
28th May
databases release via Zenodo

ASVspoof 2021 evaluation plan v0.4

ANNOUNCEMENT
We are delighted to announce the 4th edition of the Automatic Speaker Verification Spoofing and Countermeasures. ASVspoof 2021 will be organised as a satellite event in conjunction with Interspeech 2021

ASVspoof 2021 will comprise three separate sub-challenges:

a logical access sub-challenge extending the 2019 challenge with a focus on robustness to channel variation;

a physical access sub-challenge similar to the 2019 setup, but with recordings made in real physical environments;

speech deepfake detection sub-challenge (no ASV).

While no new training and no new development data will be released, new evaluation data will be released for each of the three conditions.

Participants will be encouraged to prepare their own training and development data by using ASVspoof 2019 training and development subsets and data augmentation techniques, e.g. to simulate channel variability. The challenge evaluation plan will be released in the first quarter of 2021, with a submission deadline in the second quarter.

List of organisers (alphabetical) Héctor Delgado, Nuance Communications Inc., Spain
Nicholas Evans, EURECOM, France
Tomi Kinnunen, University of Eastern Finland, Finland
Kong Aik Lee, Institute for Infocomm Research, Singapore
Xuechen Liu, University of Eastern Finland, Finland
Andreas Nautsch, EURECOM, France
Jose Patino, EURECOM, France
Md Sahidullah, Inria, France
Massimiliano Todisco, EURECOM, France
Xin Wang, National Institute of Informatics, Japan
Junichi Yamagishi, National Institute of Informatics, Japan Funding agencies

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TIMELINE OF THE CHALLENGE ASVspoof 2021 results summary paper 1st December Keys and metadata are now available: LA, PA and DF. 16th September ASVspoof 2021 workshop proceedings are now available on the ISCA archive! 3rd September ASVspoof 2021 workshop: technical program and registration now available! 24th June paper submission platform is open.

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어떤 모델이 좋을까요?

# data[].attributes.subject
어떤 모델이 좋을까요?

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ASVspoof 2021 LA 데이터셋을 기반으로 CNN / LSTM / Wave2Vec2 모델을 적용해보려 하는데,

→ 이 중 Voice Spoofing Detection에서 일반적으로 성능이 좋거나 추천하실 방향이 있을까요?

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어떤 feature들을 가지고 분석할 것인가

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어떤 feature들을 가지고 분석할 것인가

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Wave2Vec2나 다른 음성 모델을 fine-tune 할 때, 주의할 점이나 학습 최적화 전략이 있을까요?

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상용 시스템에서는 위 내용과 더불어 Recall 을 올리는 것을 목표로 할 것 같습니다.

recall을 올리는 방법이 있을까요?

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spoofing 탐지 최근 논문들을 봤을때 LSTM+CNN 이라던가 예전 모델들을 조합하는 경우가 많은 것 같은데, TTS는 되려 최신인 GAN VAE, diffusion 등이 많이 쓰이는것 같습니다. 검출에도 생성형 AI를 쓰는 것은 좋지 않은 결과가 나오려나요.?

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3주간 프로젝트 진행시

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3주간 프로젝트 진행시

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ASV spoof 의 어떤 측면에 집중해서 프로젝트를 진행하는게 역량향상이나 학습경험에 도움이 될까요?

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오픈소스 서비스 프레임워크

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오픈소스 서비스 프레임워크

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ASV spoof 모델로 웹서비스를 구현할 때 어떤 종류의 프레임워크가 적당할까요?

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모델과 데이터셋 활용방안

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모델과 데이터셋 활용방안

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현재 voice spoofing detection 기술 개발시 추천하고 싶은 모델이 있으신가요?

모델에 따라 dataset 추출이 다양할 것 같은데 dataset 추출과 모델을 여러개 해도 될가요?

예를 들어 voicerader의 경우 freq 도메인의 data를 활용하고 wav2vec의 경우 time 도메인의 data를 활용하는 것 같은데 두 방식의 data 를 다 활용하는 게 3주간 가능할가요?

voicerader의 경우 ASVspoof 데이터셋을 활용하지 않는 것 같은데 그 데이터셋을 활용해도 될가요?

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혹시 파이썬 외에 다른 언어로 개발해보신 경험이 있으신가요? (C++ Rust)

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언어적 특성을 고려 할 것인지에 대한 고민.

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언어적 특성을 고려 할 것인지에 대한 고민.

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각 언어별로 다른 특성들이 Spoofing을 탐지하는 feature가 될까요?

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프로젝트의 적합성 여부

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프로젝트의 적합성 여부

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프로젝트 기간이 문서 및 발표 등등을 합쳐서 약 3주입니다.

3주만에 프로젝트를 완료 할 수 있을까요?

적절한 범위를 어느정도로 잡는 것이 좋을까요?

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ERR, t-DCF, AUC 등 이외에 spoofing 탐지에서 표준적으로 사용되는 추가적인 평가지표가 있을까요?

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real/face 두 데이터에 대해 각각 autoencoder 모델을 만들어 결과를 보강하면 더 좋은 결과가 나올까요?

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모델 개발 도구 및 방법론.

# data[].attributes.subject
모델 개발 도구 및 방법론.

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프로젝트가 오디오에서 feature 추출, 모델 선정, 파라메터 튜닝, 분석 등을 계속 거칠 것 같은데 이 사이클을 효율적으로 구성 할 수 있는 방법이 있을까요?

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Audio Anti-Spoofing Detection: A Survey

https://arxiv.org/pdf/2404.13914

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VoiceRadar: Voice Deepfake Detection using Micro-Frequency and Compositional Analysis

https://www.ndss-symposium.org/wp-content/uploads/2025-3389-paper.pdf

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https://www.asvspoof.org/interspeech2019_slides.pdf

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Enhancing voice spoofing detection in noisy environments using frequency feature masking augmentation

# data[].attributes.subject
Enhancing voice spoofing detection in noisy environments using frequency feature masking augmentation

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https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2215098625000278?utm_source=chatgpt.com