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초록·키워드
데이터 증강 기법은 학습용 데이터셋을 다양한 관점에서 볼 수 있게 해주어 모형의 과적합 문제를 해결하는데 효과적으로 사용되고 있다. 이미지 데이터 증강기법으로 회전, 잘라내기, 좌우대칭, 상하대칭등의 증강 기법 외에도 occlusion 기반 데이터 증강 방법인 Cutmix, Cutout 등이 제안되었다. 음성 데이터에 기반한 모형들에 있어서도, 1D 음성 신호를 2D 스펙트로그램으로 변환한 후, occlusion 기반 데이터 기반 증강기법의 사용이 가능하다. 특히, SpecAugment는 음성 스펙트로그램을 위해 제안된 occlusion 기반 증강 기법이다. 본 연구에서는 위조 음성 탐지 문제에 있어서 사용될 수 있는 데이터 증강기법에 대해 비교 연구해보고자 한다. Fake audio를 탐지하기 위해 개최된 ASVspoof2017과 ASVspoof2019 데이터를 사용하여 음성을 2D 스펙트로그램으로 변경시켜 occlusion 기반 데이터 증강 방식인 Cutout, Cutmix, SpecAugment를 적용한 데이터셋을 훈련 데이터로 하여 CNN 모형을 경량화시킨 LCNN 모형을 훈련시켰다. Cutout, Cutmix, SpecAugment 세 증강 기법 모두 대체적으로 모형의 성능을 향상시켰으나 방법에 따라 오히려 성능을 저하시키거나 성능에 변화가 없을 수도 있었다. ASVspoof2017 에서는 Cutmix, ASVspoof2019 LA 에서는 Mixup, ASVspoof2019 PA 에서는 SpecAugment 가 가장 좋은 성능을 보였다. 또, SpecAugment는 mask의 개수를 늘리는 것이 성능 향상에 도움이 된다. 결론적으로, 상황과 데이터에 따라 적합한 augmentation 기법이 다른 것으로 파악된다.
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