論文の概要: Spotting adversarial samples for speaker verification by neural vocoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00309v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 08:58:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-02 21:06:25.746609
• Title: Spotting adversarial samples for speaker verification by neural vocoders
• Title（参考訳）: ニューラルボコーダによる話者検証のための対向サンプルの抽出
• Authors: Haibin Wu, Po-chun Hsu, Ji Gao, Shanshan Zhang, Shen Huang, Jian Kang, Zhiyong Wu, Helen Meng, Hung-yi Lee
• Abstract要約: 本稿では,ASVの対立サンプルを見つけるために,ニューラルボコーダを用いる。 我々はニューラルボコーダを用いて音声を再合成し、元のオーディオと再合成オーディオのASVスコアの違いが真のサンプルを識別するのに良い指標であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.1486475058963
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Automatic speaker verification (ASV), one of the most important technology for biometric identification, has been widely adopted in security-critic applications, including transaction authentication and access control. However, previous works have shown ASV is seriously vulnerable to recently emerged adversarial attacks, yet effective countermeasures against them are limited. In this paper, we adopt neural vocoders to spot adversarial samples for ASV. We use neural vocoder to re-synthesize audio and find that the difference between the ASV scores for the original and re-synthesized audio is a good indicator to distinguish genuine and adversarial samples. As the very beginning work in this direction of detecting adversarial samples for ASV, there is no reliable baseline for comparison. So we first implement Griffin-Lim for detection and set it as our baseline. The proposed method accomplishes effective detection performance and outperforms all the baselines in all the settings. We also show the neural vocoder adopted in the detection framework is dataset independent. Our codes will be made open-source for future works to do comparison.
• Abstract（参考訳）: 生体認証の最も重要な技術の一つである自動話者認証(ASV)は、トランザクション認証やアクセス制御を含むセキュリティクリティカルなアプリケーションで広く採用されている。 しかし、以前の研究では、ASVは最近出現した敵の攻撃に対して深刻な脆弱性があることが示されている。 本稿では,ASVの対立サンプルを見つけるために,ニューラルボコーダを用いる。 我々はニューラルボコーダを用いて音声を再合成し、元のオーディオと再合成オーディオのASVスコアの違いが真正と逆正のサンプルを識別するのに良い指標であることを示す。 asvの逆のサンプルを検出するこの方向のごく初期の作業であるため、比較のための信頼できるベースラインは存在しない。 そこでまず、検出のためにGriffin-Limを実装し、ベースラインとして設定します。 提案手法は効果的な検出性能を達成し,すべての設定においてベースラインを上回っている。 また,検出フレームワークで採用されているニューラルボコーダがデータセットに依存しないことも示す。 私たちのコードは、将来的な比較作業のためにオープンソースにされます。

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