論文の概要: A Review of Speech-centric Trustworthy Machine Learning: Privacy, Safety, and Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09006v1
• Date: Sun, 18 Dec 2022 04:21:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 19:01:29.437345
• Title: A Review of Speech-centric Trustworthy Machine Learning: Privacy, Safety, and Fairness
• Title（参考訳）: 音声中心の信頼できる機械学習:プライバシ、安全性、公正性
• Authors: Tiantian Feng and Rajat Hebbar and Nicholas Mehlman and Xuan Shi and Aditya Kommineni and and Shrikanth Narayanan
• Abstract要約: 音声中心の機械学習システムは、交通、医療、教育、防衛など、多くの主要な領域に革命をもたらした。 近年の研究では、多くの音声中心のMLシステムは、より広範なデプロイメントにおいてより信頼できるものとみなす必要があることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.060997793670033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech-centric machine learning systems have revolutionized many leading domains ranging from transportation and healthcare to education and defense, profoundly changing how people live, work, and interact with each other. However, recent studies have demonstrated that many speech-centric ML systems may need to be considered more trustworthy for broader deployment. Specifically, concerns over privacy breaches, discriminating performance, and vulnerability to adversarial attacks have all been discovered in ML research fields. In order to address the above challenges and risks, a significant number of efforts have been made to ensure these ML systems are trustworthy, especially private, safe, and fair. In this paper, we conduct the first comprehensive survey on speech-centric trustworthy ML topics related to privacy, safety, and fairness. In addition to serving as a summary report for the research community, we point out several promising future research directions to inspire the researchers who wish to explore further in this area.
• Abstract（参考訳）: 音声中心の機械学習システムは、交通、医療、教育、防衛など、多くの主要な分野に革命をもたらし、人々の生活、働き方、相互作用の仕方を大きく変えた。 しかし、近年の研究では、多くの音声中心のMLシステムはより広範な展開に適していると考えられる必要があることが示されている。 具体的には、プライバシ侵害、パフォーマンスの識別、敵の攻撃に対する脆弱性に関する懸念が、すべてML研究分野で発見されている。 上記の課題とリスクに対処するために、これらのMLシステムが信頼性、特にプライベート、セーフ、フェアであることを保証するために、かなりの数の努力がなされている。 本稿では、プライバシ、安全性、公正性に関連する音声中心の信頼できるMLトピックに関する総合的な調査を行う。 研究コミュニティの要約としての役割に加えて,この領域でさらなる研究を希望する研究者に刺激を与える,将来有望な研究の方向性を指摘する。

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