論文の概要: Robustifying automatic speech recognition by extracting slowly varying features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07400v3
• Date: Wed, 06 Nov 2024 11:32:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:21:13.834315
• Title: Robustifying automatic speech recognition by extracting slowly varying features
• Title（参考訳）: ゆるやかな特徴抽出による音声認識のロバスト化
• Authors: Matías Pizarro, Dorothea Kolossa, Asja Fischer,
• Abstract要約: 敵攻撃に対する防御機構を提案する。 このような方法で事前処理されたデータに基づいてトレーニングされたハイブリッドASRモデルを使用します。 本モデルでは, ベースラインモデルと類似したクリーンデータの性能を示すとともに, 4倍以上の堅牢性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.74051650034954
• License:
• Abstract: In the past few years, it has been shown that deep learning systems are highly vulnerable under attacks with adversarial examples. Neural-network-based automatic speech recognition (ASR) systems are no exception. Targeted and untargeted attacks can modify an audio input signal in such a way that humans still recognise the same words, while ASR systems are steered to predict a different transcription. In this paper, we propose a defense mechanism against targeted adversarial attacks consisting in removing fast-changing features from the audio signals, either by applying slow feature analysis, a low-pass filter, or both, before feeding the input to the ASR system. We perform an empirical analysis of hybrid ASR models trained on data pre-processed in such a way. While the resulting models perform quite well on benign data, they are significantly more robust against targeted adversarial attacks: Our final, proposed model shows a performance on clean data similar to the baseline model, while being more than four times more robust.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、ディープラーニングシステムは、敵対的な例による攻撃によって非常に脆弱であることが示されている。 ニューラルネットワークに基づく自動音声認識(ASR)システムは例外ではない。 ターゲットと未ターゲットの攻撃は、人間が同じ単語を認識できるように音声入力信号を修正でき、ASRシステムは異なる転写を予測するために制御される。 本稿では,音声信号から高速に変化する特徴を除去する目的の敵攻撃に対する防御機構を提案する。 このような方法で事前処理されたデータに基づいて訓練されたハイブリッドASRモデルの実証分析を行う。 最終的な提案モデルでは,ベースラインモデルと同じようなクリーンなデータ上でのパフォーマンスを示すと同時に,4倍以上の堅牢性を実現しています。

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