論文の概要: HiddenSpeaker: Generate Imperceptible Unlearnable Audios for Speaker Verification System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15655v1
• Date: Fri, 24 May 2024 15:49:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 13:20:55.794913
• Title: HiddenSpeaker: Generate Imperceptible Unlearnable Audios for Speaker Verification System
• Title（参考訳）: HiddenSpeaker: 話者認証システムのための、認識不能な未学習オーディオの生成
• Authors: Zhisheng Zhang, Pengyang Huang,
• Abstract要約: 学習音声サンプルに知覚不能な摂動を埋め込んだHiddenSpeakerというフレームワークを提案する。 以上の結果から,HiddenSpeakerは学習不可能なサンプルでモデルを騙すだけでなく,摂動の知覚能力を高めることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9591674293850556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the remarkable advancements in deep neural networks have brought tremendous convenience. However, the training process of a highly effective model necessitates a substantial quantity of samples, which brings huge potential threats, like unauthorized exploitation with privacy leakage. In response, we propose a framework named HiddenSpeaker, embedding imperceptible perturbations within the training speech samples and rendering them unlearnable for deep-learning-based speaker verification systems that employ large-scale speakers for efficient training. The HiddenSpeaker utilizes a simplified error-minimizing method named Single-Level Error-Minimizing (SLEM) to generate specific and effective perturbations. Additionally, a hybrid objective function is employed for human perceptual optimization, ensuring the perturbation is indistinguishable from human listeners. We conduct extensive experiments on multiple state-of-the-art (SOTA) models in the speaker verification domain to evaluate HiddenSpeaker. Our results demonstrate that HiddenSpeaker not only deceives the model with unlearnable samples but also enhances the imperceptibility of the perturbations, showcasing strong transferability across different models.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープニューラルネットワークの顕著な進歩は、非常に便利なものになっている。 しかし、非常に効果的なモデルのトレーニングプロセスは、大量のサンプルを必要とするため、プライバシー漏洩による不正なエクスプロイトのような大きな潜在的な脅威をもたらす。 これに対し,HiddenSpeaker というフレームワークを提案する。このフレームワークは,学習用サンプルに知覚不能な摂動を埋め込んで,大規模話者を用いた効率的な訓練を行うディープラーニングベースの話者検証システムでは学習不可能である。 HiddenSpeakerは、Single-Level Error-Minimizing (SLEM)と呼ばれる単純なエラー最小化手法を使用して、特定かつ効果的な摂動を生成する。 さらに、人間の知覚的最適化にはハイブリッドな目的関数が使用され、人間の聴取者との摂動が区別できないことが保証される。 我々は、話者検証領域における複数の最先端(SOTA)モデルに関する広範な実験を行い、HiddenSpeakerを評価する。 以上の結果から,HiddenSpeakerは学習不可能なサンプルでモデルを騙すだけでなく,摂動の受容性を高め,異なるモデル間での強い伝達性を示す。

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