論文の概要: Reassessing Noise Augmentation Methods in the Context of Adversarial Speech
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01813v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 11:51:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 01:47:58.136537
- Title: Reassessing Noise Augmentation Methods in the Context of Adversarial Speech
- Title（参考訳）: 対立音声の文脈における雑音増強手法の再評価
- Authors: Karla Pizzi, Matías P. Pizarro B, Asja Fischer,
- Abstract要約: 自動音声認識システムにおいて,雑音増進学習が対向的堅牢性を同時に改善できるかどうかを検討する。
その結果,雑音の増大は雑音音声のモデル性能を向上するだけでなく,敵攻撃に対するモデルの堅牢性も向上することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.488332326259469
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this study, we investigate if noise-augmented training can concurrently improve adversarial robustness in automatic speech recognition (ASR) systems. We conduct a comparative analysis of the adversarial robustness of four different state-of-the-art ASR architectures, where each of the ASR architectures is trained under three different augmentation conditions: one subject to background noise, speed variations, and reverberations, another subject to speed variations only, and a third without any form of data augmentation. The results demonstrate that noise augmentation not only improves model performance on noisy speech but also the model's robustness to adversarial attacks.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,自動音声認識(ASR)システムにおいて,雑音増強訓練が対向的頑健性を同時に改善できるかどうかを検討する。
ASRアーキテクチャは、背景雑音、速度変動、残響の3つの異なる拡張条件下で訓練され、もう1つは速度変化のみのものであり、もう1つはデータ拡張の形式を持たないものである。
その結果,雑音の増大は雑音音声のモデル性能を向上するだけでなく,敵攻撃に対するモデルの堅牢性も向上することが示された。
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