論文の概要: Benchmark Dataset Dynamics, Bias and Privacy Challenges in Voice Biometrics Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03858v3
• Date: Fri, 4 Aug 2023 15:10:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 23:21:31.012143
• Title: Benchmark Dataset Dynamics, Bias and Privacy Challenges in Voice Biometrics Research
• Title（参考訳）: 音声バイオメトリックス研究におけるベンチマークデータセットのダイナミクスとバイアス,プライバシ問題
• Authors: Casandra Rusti, Anna Leschanowsky, Carolyn Quinlan, Michaela Pnacek (ova), Lauriane Gorce, Wiebke (Toussaint) Hutiri
• Abstract要約: 2012年から2021年までの訓練と評価に使用される話者認識データセットの縦断的研究を行った。 本研究は、この分野で最もよく使われているデータセットを特定し、それらの利用パターンを調べ、バイアス、公平性、その他の倫理的関心事に影響を与える属性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6465251961564606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speaker recognition is a widely used voice-based biometric technology with applications in various industries, including banking, education, recruitment, immigration, law enforcement, healthcare, and well-being. However, while dataset evaluations and audits have improved data practices in face recognition and other computer vision tasks, the data practices in speaker recognition have gone largely unquestioned. Our research aims to address this gap by exploring how dataset usage has evolved over time and what implications this has on bias, fairness and privacy in speaker recognition systems. Previous studies have demonstrated the presence of historical, representation, and measurement biases in popular speaker recognition benchmarks. In this paper, we present a longitudinal study of speaker recognition datasets used for training and evaluation from 2012 to 2021. We survey close to 700 papers to investigate community adoption of datasets and changes in usage over a crucial time period where speaker recognition approaches transitioned to the widespread adoption of deep neural networks. Our study identifies the most commonly used datasets in the field, examines their usage patterns, and assesses their attributes that affect bias, fairness, and other ethical concerns. Our findings suggest areas for further research on the ethics and fairness of speaker recognition technology.
• Abstract（参考訳）: 話者認識は、銀行、教育、採用、移民、法執行、医療、健康など様々な産業で応用されている音声ベースの生体認証技術である。 しかし、データセットの評価と監査は、顔認識やその他のコンピュータビジョンタスクにおけるデータプラクティスを改善してきたが、話者認識におけるデータプラクティスは、ほとんど疑わしくなかった。 私たちの研究は、データセットの利用が時間とともにどのように進化してきたか、そしてこれが話者認識システムにおけるバイアス、公平性、プライバシーにどのような影響を及ぼすのかを探求することで、このギャップに対処することを目的としています。 これまでの研究では、一般的な話者認識ベンチマークにおける歴史的、表現的、測定バイアスの存在が示されている。 本稿では,2012年から2021年までの訓練と評価に用いる話者認識データセットの縦断的研究を行う。 我々は,話者認識アプローチが深層ニューラルネットワークの普及に移行した重要な期間における,データセットのコミュニティ導入と利用状況の変化を調査するため,700件近い論文を調査した。 本研究は,この分野で最も一般的に使用されるデータセットを特定し,その使用パターンを調査し,バイアス,公平性,その他の倫理的懸念に影響を与える属性を評価する。 以上より,話者認識技術の倫理と公平性に関するさらなる研究分野が示唆された。

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