[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.

[es] La seguridad es una demanda inherente a la condición humana sobre cualquiera de nuestros actos, pertenencias y nosotros mismos, en definitiva. La información, y su repercusión sobre nuestra propia integridad, tampoco está excluida de dicha demanda y los investigadores hemos de integrar el concepto de SEGURIDAD en el desarrollo de cada uno de los proyectos que abordamos. En este campo podemos diferenciar dos ámbitos principales, la seguridad física y la seguridad de la información. La seguridad física es una estrategia para proteger las instalaciones, los activos, los recursos y las personas de los incidentes o acciones que pueden causar pérdidas o daños a estas entidades. La seguridad de la información, es una estrategia para proteger la integridad y privacidad del contenido con seguridad digital. A día de hoy la forma de identificación más común es el uso de contraseñas, llaves, tarjetas… Una pega de estos métodos es que pueden ser robados u olvidados. Por otro lado, encontramos herramientas como la biometría, una práctica más nueva, que se está utilizando para implementar seguridad tanto física como de información. En comparación con los métodos tradicionales de contraseñas, llaves y similares, la biometría es una posesión que siempre se posee y ahí reside su principal ventaja. En la seguridad biométrica es común el uso de la huella dactilar, estructura facial, el iris o la voz. En lo que a esta última se refiere, la biometría de la voz, es la ciencia de utilizar la voz de una persona como una característica biológica de identificación única para autenticarla. También conocida como verificación de voz o reconocimiento de hablante, la biometría de voz permite un acceso rápido, no intrusivo y seguro para una variedad de casos de uso, desde call centers, aplicaciones móviles o aplicaciones en línea, hasta chatbots, dispositivos IoT (Internet of Things) y de acceso físico. Si existe la necesidad de implementar sistemas de seguridad es por la existencia, a su vez, de un riesgo cierto; hay algo o alguien de quien protegerse. En el caso de la biometría de voz, son los denominados ataques spoofing o de suplantación de identidad los que constituyen una gran amenaza para la seguridad. De cara a hacer frente a estos ataques, diversos estudios e instituciones tienden a implementar módulos de detección de habla sintética (SSD). El funcionamiento de esta tecnología se basa en un clasificador que dispone de dos modelos diferentes, uno de habla humana y otro de habla sintética. Cuando un usuario trata de verificarse frente al sistema, la señal se compara con ambos modelos y, si la diferencia de similitudes supera un umbral, se acepta como humana, en caso contrario se rechaza clasificándola como sintética. Durante el desarrollo de esta tecnología, los sistemas deben ser entrenados y para ello se utiliza una gran cantidad de grabaciones de voz, que servirán para crear los modelos mencionados antes. A lo largo de este Trabajo de Fin de Grado se estudia la utilización de bases de datos por parte de estos sistemas para la detección de ataques mediante spoofing. Para llevar a cabo esta tarea se hace uso de un SSD basado tanto en parámetros espectrales MFCC como los parámetros de la fase armónica, RPS. Asimismo, se realizan pruebas con redes neuronales con el objetivo último de obtener resultados con menor probabilidad de error. Se hace uso de las denominadas redes neuronales DNN (Deep Neural Networks) para la mejora de la tarea de clasificación.