| Abstract | 第5页 |
| Chapter 1 Introduction | 第11-17页 |
| 1.0 Overview | 第11页 |
| 1.1 Background | 第11-13页 |
| 1.2 Automatic Speaker Verification | 第13-14页 |
| 1.3 Spoofing in ASV Systems | 第14-15页 |
| 1.4 Motivation | 第15-16页 |
| 1.5 Research Gap | 第16页 |
| 1.6 Objective of the thesis | 第16页 |
| 1.7 Scope of thesis | 第16页 |
| 1.8 Organization of thesis | 第16-17页 |
| Chapter 2 Literature Review | 第17-25页 |
| 2.1 Overview of Speaker Verification Technologies | 第17-18页 |
| 2.1.1 General Structure of SV | 第18页 |
| 2.2 Spoofing Attacks | 第18-23页 |
| 2.2.1 Mimics | 第19-20页 |
| 2.2.2 Replay Attacks | 第20页 |
| 2.2.3 Speech Synthesis | 第20-22页 |
| 2.2.4 Voice Conversion | 第22-23页 |
| 2.3 Anti-spoofing | 第23-25页 |
| Chapter3 Feature Comparison for Automatic Replay Spoofing Attack Detection | 第25-45页 |
| 3.1 Features Extraction of speaker | 第25页 |
| 3.1.1 Short-Term Processing of speech | 第25页 |
| 3.2 Cepstral Analysis | 第25-26页 |
| 3.3 Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) | 第26-28页 |
| 3.4 Linear Frequency Cepstral Coefficients (LFCCs) | 第28-29页 |
| 3.5 Constant Q Cepstral Coefficients | 第29-31页 |
| 3.5.1 CQCC extraction | 第29-30页 |
| 3.5.2 Conventional cepstral analysis | 第30页 |
| 3.5.3 Constant Q cepstral coefficients feature extraction | 第30-31页 |
| 3.6 Bottleneck feature | 第31-32页 |
| 3.7 Methodology: | 第32-38页 |
| 3.7.1 Gaussian Mixture Models | 第32-35页 |
| 3.7.2 Maximum Likelihood Parameter Estimation | 第35-36页 |
| 3.7.3 Maximum A Posteriori (MAP) Parameter Estimation | 第36-38页 |
| 3.8 DEEP NEURAL NETWORKS DNN | 第38-40页 |
| 3.8.1 Deep Neural Network in Speaker Recognition | 第39-40页 |
| 3.9 Experiments | 第40页 |
| 3.9.1 Database | 第40页 |
| 3.10 Experimental Setup | 第40-42页 |
| 3.11 Results | 第42-44页 |
| 3.12 Chapter Summary… | 第44-45页 |
| Chapter 4 Recurrent Neural Networks for Automatic Replay Spoofing Attack Detection | 第45-58页 |
| 4.1 Recurrent Neural Networks | 第45-46页 |
| 4.2 RNN for Spoof Detection | 第46-47页 |
| 4.3 Long Short-Term Memory Units (LSTMs) | 第47-50页 |
| 4.4 Gated Recurrent Units (GRUs) | 第50-51页 |
| 4.5 Dataset | 第51-53页 |
| 4.6 Evaluation Metrics | 第53-54页 |
| 4.7 Chapter Summary | 第54-56页 |
| 4.8 Comparison of results with previous work | 第56-58页 |
| Chapter 5 Conclusion | 第58-59页 |
| References | 第59-69页 |
| Acknowledgements | 第69-70页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第70页 |
