論文の概要: A Systematic Evaluation of Adversarial Attacks against Speech Emotion Recognition Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18514v1
- Date: Mon, 29 Apr 2024 09:00:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 14:27:01.298594
- Title: A Systematic Evaluation of Adversarial Attacks against Speech Emotion Recognition Models
- Title（参考訳）: 音声感情認識モデルに対する敵対的攻撃のシステム評価
- Authors: Nicolas Facchinetti, Federico Simonetta, Stavros Ntalampiras,
- Abstract要約: 音声感情認識(SER)は近年,様々な分野に応用される可能性から,常に注目を集めている。
近年の研究では、ディープラーニングモデルは敵の攻撃に弱いことが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.854732863866882
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Speech emotion recognition (SER) is constantly gaining attention in recent years due to its potential applications in diverse fields and thanks to the possibility offered by deep learning technologies. However, recent studies have shown that deep learning models can be vulnerable to adversarial attacks. In this paper, we systematically assess this problem by examining the impact of various adversarial white-box and black-box attacks on different languages and genders within the context of SER. We first propose a suitable methodology for audio data processing, feature extraction, and CNN-LSTM architecture. The observed outcomes highlighted the significant vulnerability of CNN-LSTM models to adversarial examples (AEs). In fact, all the considered adversarial attacks are able to significantly reduce the performance of the constructed models. Furthermore, when assessing the efficacy of the attacks, minor differences were noted between the languages analyzed as well as between male and female speech. In summary, this work contributes to the understanding of the robustness of CNN-LSTM models, particularly in SER scenarios, and the impact of AEs. Interestingly, our findings serve as a baseline for a) developing more robust algorithms for SER, b) designing more effective attacks, c) investigating possible defenses, d) improved understanding of the vocal differences between different languages and genders, and e) overall, enhancing our comprehension of the SER task.
- Abstract（参考訳）: 音声感情認識(SER)は、様々な分野への応用の可能性や、深層学習技術によってもたらされる可能性により、近年常に注目を集めている。
しかし、近年の研究では、ディープラーニングモデルは敵の攻撃に弱いことが示されている。
本稿では,SERの文脈内での様々な言語や性別に対する,様々な敵対的ホワイトボックスやブラックボックス攻撃の影響を調べることによって,この問題を体系的に評価する。
まず,音声データ処理,特徴抽出,CNN-LSTMアーキテクチャに適した手法を提案する。
その結果、CNN-LSTMモデルが敵対例(AE)に重大な脆弱性があることが明らかになった。
実際、検討された敵攻撃はすべて、構築されたモデルの性能を大幅に低下させることができる。
さらに, 攻撃の有効性を評価する際には, 分析した言語と男女の発話の相違がみられた。
要約すると、この研究は、特にSERシナリオにおけるCNN-LSTMモデルの堅牢性、およびAEsの影響の理解に寄与する。
興味深いことに、私たちの発見はベースラインとして役立ちます。
a)より堅牢なSERアルゴリズムの開発
ロ より効果的な攻撃を設計すること。
c) 防衛の可能性を調査すること。
d)異なる言語と性別の声の相違について理解を深め、
e) 全体として、SERタスクの理解を高めること。
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