[en] Security is an inherent demand of the human condition on any of our acts, belongings and ourselves in short. The information, and its repercussion on our own integrity, is not excluded from this demand either, and researchers must integrate the concept of SECURITY in the development of each of the projects that we tackle. In this field we can differentiate two main areas, physical security and information security. Physical security is a strategy to protect facilities, assets, resources, and people from incidents or actions that can cause loss or damage to these entities. Information security is a strategy to protect the integrity and privacy of content with digital security. Today the most common form of identification is the use of passwords, keys, cards ... One drawback to these methods is that they can be stolen or forgotten. On the other hand, we find tools such as biometrics, a newer practice, which is being used to implement both physical and information security. Compared to traditional methods of passwords, keys and similar, biometrics is a possession that is always possessed and that is its main advantage. In biometric security, the use of fingerprint, facial structure, iris or voice is common. As far as the latter is concerned, voice biometrics is the science of using a person's voice as a uniquely identifying biological feature to authenticate them. Also known as voice verification or speaker recognition, voice biometrics enables fast, non-intrusive and secure access for a variety of use cases, from call centers, mobile applications, or online applications, to chatbots, IoT (Internet of Things) and physical access. If there is a need to implement security systems, it is due to the existence, in turn, of a certain risk; there is something or someone to protect yourself from. In the case of voice biometrics, it is the so-called spoofing or spoofing attacks that constitute a great security threat. In order to deal with these attacks, various studies and institutions tend to implement synthetic speech detection (SSD) modules. The operation of this technology is based on a classifier that has two different models, one of human speech and the other of synthetic speech. When a user tries to verify against the system, the signal is compared with both models and, if the difference in similarities exceeds a threshold, it is accepted as human; otherwise, it is rejected, classifying it as synthetic. During the development of this technology, the systems must be trained and in order to accomplish this, a large number of voice recordings are used, which will serve to create the models mentioned above. Throughout this Final Degree Project, it is studied the use of databases by these systems to detect spoofing attacks. To carry out this task, an SSD is used based on both MFCC spectral parameters and the harmonic phase parameters, RPS. Likewise, tests are carried out with neural networks with the ultimate objective of obtaining results with a lower probability of error. In this project, the so-called DNN neural networks (Deep Neural Networks) are used to improve the classification task.

[eu] Segurtasuna giza izaerari datxekion eskaria da, gure egintza, ondasun eta, azken batean, geure buruaren gainekoa. Informazioa eta horrek gure osotasunean duen eragina ere ez daude eskari horretatik kanpo, eta ikertzaileok segurtasunaren kontzeptua txertatu behar dugu lantzen dugun proiektu bakoitzaren garapenean. Eremu honetan, bi eremu nagusi bereiz ditzakegu: segurtasun fisikoa eta informazioaren segurtasuna. Segurtasun fisikoa estrategia bat da instalazioak, aktiboak, baliabideak eta pertsonak erakunde horiei galerak edo kalteak eragin diezazkieketen intzidenteetatik edo ekintzetatik babesteko. Informazioaren segurtasuna berriz, edukiaren osotasuna eta pribatutasuna segurtasun digitalarekin babesteko estrategia bat da. Gaur egun, identifikatzeko modurik ohikoena pasahitzak, giltzak eta txartelak erabiltzea da. Metodo horien alde txarra , lapurtu edo ahaztu egin daitezkeela da. Bestalde, biometria bezalako tresnak aurkitzen ditugu, praktika berriago bat, segurtasun fisikoa zein informaziokoa ezartzeko erabiltzen dena. Pasahitz, giltza eta antzekoen metodo tradizionalen aldean, biometria beti edukitzen den edukitza da, eta hor datza bere abantaila nagusia. Segurtasun biometrikoan ohikoa da hatz-marka, aurpegi-egitura, irisa edo ahotsa erabiltzea. Azken horri dagokionez, ahotsaren biometria pertsona baten ahotsa identifikatzeko ezaugarri biologiko bakar gisa erabiltzeko zientzia da. Ahots-egiaztapen edo hiztun-aintzatespen gisa ere ezagutzen da, eta ahots-biometriak sarbide azkarra, ez intrusiboa eta segurua ahalbidetzen du erabilera-kasu anitzetarako: call center-ak, aplikazio mugikorrak edo lineako aplikazioak, chatbotak, IoT gailuak (Internet of Things) eta sarbide fisikokoak. Segurtasun-sistemak inplementatzeko beharra, aldi berean, arrisku ziurra dagoela esan nahi du, hau da, bada babesteko zerbait edo norbait. Ahots-biometriaren kasuan, spoofing edo nortasuna ordezteko erasoak dira segurtasunerako mehatxu handiak. Eraso horiei aurre egiteko, hainbat azterlan eta erakundek hizkera sintetikoa hautemateko moduluak (SSD) inplementatzeko joera dute. Teknologia honen funtzionamendua bi eredu desberdin dituen sailkatzaile batean oinarritzen da, bata giza hizkerakoa eta bestea hizkuntza sintetikokoa. Erabiltzaile bat sistemaren aurrean bere burua egiaztatzen saiatzen denean, seinalea bi ereduekin alderatzen da eta, antzekotasun-aldeak atalase bat gainditzen badu, gizakitzat hartzen da; bestela, baztertu egiten da, sintetikotzat sailkatuz. Teknologia hori garatzeko prozesuan, sistemak entrenatu egin behar dira, eta, horretarako, ahots-grabazio ugari erabiltzen dira, lehen aipatutako ereduak sortzeko. Gradu Amaierako Lan honetan, datu baseen erabilera aztertzen da sistema hauek spoofing bidezko erasoak detektatzeko atazan. Zeregin hau Aurrera eramateko, SSD bat erabiltzen da, MFCC parametro espektraletan eta fase harmonikoaren parametroetan (RPS) oinarrituta. Halaber, probak egiten dira sare neuronalekin, errore-probabilitate txikiagoko emaitzak lortzeko azken helburuarekin. DNN (Deep Neural Networks) sare neuronalak erabiltzen dira sailkapen-lana hobetzeko.