論文の概要: Formal Verification of Long Short-Term Memory based Audio Classifiers: A Star based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12130v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 11:04:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-27 00:35:17.597381
• Title: Formal Verification of Long Short-Term Memory based Audio Classifiers: A Star based Approach
• Title（参考訳）: 長期短期記憶型音声分類器の形式的検証:スターベースアプローチ
• Authors: Neelanjana Pal (Institute for Software Integrated Systems, Vanderbilt University,), Taylor T Johnson (Institute for Software Integrated Systems, Vanderbilt University)
• Abstract要約: 本論文は,実世界の文脈におけるシーケンス音声分類分析の検証と検証を行う包括的ケーススタディとして機能する。 これは、特にノイズが出力分類の精度に与える影響を考慮して、正確で信頼性の高い予測を保証するための検証の必要性を強調させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Formally verifying audio classification systems is essential to ensure accurate signal classification across real-world applications like surveillance, automotive voice commands, and multimedia content management, preventing potential errors with serious consequences. Drawing from recent research, this study advances the utilization of star-set-based formal verification, extended through reachability analysis, tailored explicitly for Long Short-Term Memory architectures and their Convolutional variations within the audio classification domain. By conceptualizing the classification process as a sequence of set operations, the star set-based reachability approach streamlines the exploration of potential operational states attainable by the system. The paper serves as an encompassing case study, validating and verifying sequence audio classification analytics within real-world contexts. It accentuates the necessity for robustness verification to ensure precise and dependable predictions, particularly in light of the impact of noise on the accuracy of output classifications.
• Abstract（参考訳）: 音声分類システムの形式的検証は、監視、自動車音声コマンド、マルチメディアコンテンツ管理といった現実世界のアプリケーション間での正確な信号分類を保証するために不可欠であり、重大な結果を招く可能性のあるエラーを防ぐ。 近年の研究では,Long Short-Term Memory アーキテクチャと音声分類領域における畳み込み変化に特化して,リーチビリティ解析を通じて拡張された星集合に基づく形式検証の利用を推し進めている。 分類過程を一連の集合演算として概念化することにより、星の集合に基づく到達可能性アプローチは、システムによって達成可能な潜在的操作状態の探索を合理化する。 本論文は、実世界の文脈におけるシーケンス音声分類分析の検証と検証を含むケーススタディとして機能する。 これは、特にノイズが出力分類の精度に与える影響を考慮して、正確で信頼できる予測を保証するための堅牢性検証の必要性を強調する。

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