Deteksi Pemalsuan Suara Berbasis AASIST Menggunakan Frequency-Mix Knowledge Distillation - Submit Jurnal

Kurniati, Ni Wayan Rini (2026) Deteksi Pemalsuan Suara Berbasis AASIST Menggunakan Frequency-Mix Knowledge Distillation - Submit Jurnal. Bachelor thesis, Institut Teknologi Kalimantan.

	Text 11221025_cover.pdf Download (484kB)
	Text 11221025_statement_of_authenticity.pdf Download (470kB)
	Text 11221025_publishing_agreement.pdf Download (303kB)
	Text 11221025_approval_sheet.pdf Download (76kB)
	Text 11221025_preface.pdf Download (403kB)
	Text 11221025_abstract_id.pdf Download (361kB)
	Text 11221025_abstract_en.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2028. Download (301kB) | Request a copy
	Text 11221025_table_of_content.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2028. Download (334kB) | Request a copy
	Text 11221025_illustrations.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2028. Download (265kB) | Request a copy
	Text 11221025_tables.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2028. Download (263kB) | Request a copy
	Text 11221025_notations.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2028. Download (364kB) | Request a copy
	Text 11221025_chapter_1.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2028. Download (519kB) | Request a copy
	Text 11221025_chapter_2.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2028. Download (962kB) | Request a copy
	Text 11221025_chapter_3.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2028. Download (593kB) | Request a copy
	Text 11221025_chapter_4.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2028. Download (1MB) | Request a copy
	Text 11221025_conclusions.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2028. Download (459kB) | Request a copy
	Text 11221025_bibliography.pdf Download (435kB)
	Text 11221025_enclosure.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2028. Download (382kB) | Request a copy
	Text 11221025_paper.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2028. Download (3MB) | Request a copy
	Text 11221025_presentation.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2028. Download (8MB) | Request a copy
	Text 11221025_Form. TA-020.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2028. Download (121kB) | Request a copy

Abstract

Deteksi pemalsuan suara (voice spoofing detection) merupakan komponen penting dalam sistem keamanan biometrik berbasis suara untuk mencegah penyalahgunaan identitas melalui sinyal audio palsu yang dihasilkan oleh teknik sintesis atau konversi suara. Tantangan utama dalam deteksi spoofing terletak pada kemampuan model dalam mempertahankan performa ketika dihadapkan pada kondisi sinyal yang mengalami gangguan akibat noise. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penerapan Frequency-mix Knowledge Distillation (FKD) pada arsitektur Audio Anti-Spoofing using Integrated Spectro-Temporal Graph Attention Networks (AASIST) terhadap kinerja, efisiensi, dan kemampuan generalisasi model deteksi pemalsuan suara. Pendekatan yang digunakan menerapkan skema teacher-student, di mana teacher model dilatih menggunakan augmentasi frequency-mix,sedangkan student model dilatih menggunakan data yang mengalami gangguan noise. Proses distilasi dilakukan untuk mentransfer representasi fitur penting dari teacher model ke student model. Evaluasi sistem dilakukan menggunakan metrik Equal Error Rate (EER), minimum Tandem Detection Cost Function (min t-DCF), waktu inferensi, dan kompleksitas model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan FKD membantu model mempelajari representasi fitur yang lebih baik dan mempertahankan performa deteksi pada berbagai kondisi sinyal. Pada data clean, model menghasilkan nilai EER sebesar 0.000%, sedangkan pada data noisy diperoleh nilai EER sebesar 0.327% dengan nilai min t-DCF sebesar 0.0033. Hasil visualisasi juga menunjukkan bahwa model mampu memisahkan karakteristik suara bonafide dan spoof dengan baik. Secara keseluruhan, kombinasi AASIST dan FKD menunjukkan potensi yang baik dalam meningkatkan robustness sistem deteksi pemalsuan suara terhadap gangguan noise.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi > Informatika
Depositing User:	Ni Wayan Rini Kurniati
Date Deposited:	15 Jul 2026 01:49
Last Modified:	15 Jul 2026 01:49
URI:	http://repository.itk.ac.id/id/eprint/26482

Actions (login required)

View Item