論文の概要: The First VoicePrivacy Attacker Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14183v1
- Date: Sat, 19 Apr 2025 05:02:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-30 04:24:46.584952
- Title: The First VoicePrivacy Attacker Challenge
- Title（参考訳）: 初のVoicePrivacyアタッカーチャレンジ
- Authors: Natalia Tomashenko, Xiaoxiao Miao, Emmanuel Vincent, Junichi Yamagishi,
- Abstract要約: The First VoicePrivacy Attacker ChallengeはICASSP 2025 SP Grand Challengeである。
これは、VoicePrivacy 2024 Challengeに提出された一連の音声匿名化システムに対してアタッカーシステムを評価することに焦点を当てている。
最高の攻撃システムは、ベースラインの相対誤差率(EER)を25-44%削減した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.256453635652484
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The First VoicePrivacy Attacker Challenge is an ICASSP 2025 SP Grand Challenge which focuses on evaluating attacker systems against a set of voice anonymization systems submitted to the VoicePrivacy 2024 Challenge. Training, development, and evaluation datasets were provided along with a baseline attacker. Participants developed their attacker systems in the form of automatic speaker verification systems and submitted their scores on the development and evaluation data. The best attacker systems reduced the equal error rate (EER) by 25-44% relative w.r.t. the baseline.
- Abstract（参考訳）: First VoicePrivacy Attacker ChallengeはICASSP 2025 SP Grand Challengeであり、VoicePrivacy 2024 Challengeに提出された一連の音声匿名システムに対する攻撃システムの評価に焦点を当てている。
トレーニング、開発、評価のデータセットがベースラインアタッカーと共に提供された。
参加者は、自動話者検証システムとして攻撃システムを開発し、開発・評価データにスコアを提出した。
最高の攻撃システムは、ベースラインの相対誤差率(EER)を25-44%削減した。
関連論文リスト
- Generative Data Augmentation Challenge: Zero-Shot Speech Synthesis for Personalized Speech Enhancement [54.51467153859695]
本稿では、下流タスクのための音声データ、パーソナライズされた音声強調(PSE)を強化するために、ゼロショット音声合成(TTS)システムを要求する新しい課題を提案する。
ゼロショットTSモデルによって生成された拡張データの質がPSEモデルの性能にどのように影響するかを検討することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-23T04:27:37Z) - The First VoicePrivacy Attacker Challenge Evaluation Plan [39.256453635652484]
First VoicePrivacy Attacker Challengeは、VoicePrivacyイニシアチブの一部として組織された新しいタイプのチャレンジであり、SP Grand ChallengeとしてICASSP 2025が支援している。
これは、VoicePrivacy 2024 Challengeに提出された一連の匿名化システムに対して評価される音声匿名化に対する攻撃システムの開発に焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-09T20:48:03Z) - HLTCOE JHU Submission to the Voice Privacy Challenge 2024 [31.94758615908198]
音声プライバシチャレンジのためのシステムをいくつか紹介する。
音声変換システムは感情的コンテンツをよりよく保存するが、半ホワイトボックス攻撃のシナリオでは話者の身元を隠すのに苦労している。
本稿では,2種類のシステムの強みと弱みのバランスをとるために,ランダムな混合システムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-13T15:29:37Z) - ASVspoof 5: Crowdsourced Speech Data, Deepfakes, and Adversarial Attacks at Scale [59.25180900687571]
ASVspoof 5は、音声スプーフとディープフェイク攻撃の研究を促進する一連の課題の第5版である。
本稿では,2つの課題トラック,新しいデータベース,評価指標,評価プラットフォームについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-16T13:37:20Z) - Unified Physical-Digital Attack Detection Challenge [70.67222784932528]
Face Anti-Spoofing (FAS) は、顔認識(FR)システムを保護するために重要である。
UniAttackDataは、Unified Detectionのための最大の公開データセットである。
我々は,一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-09T11:00:11Z) - PITCH: AI-assisted Tagging of Deepfake Audio Calls using Challenge-Response [14.604998731837595]
PITCHは対話型ディープフェイク音声通話を検出しタグ付けするための堅牢なチャレンジ応答方式である。
本研究では,人間の聴覚システム,言語学,環境要因に基づく音声課題の包括的分類法を開発した。
私たちのソリューションでは、最大制御と検出精度を84.5%に向上しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T06:17:55Z) - Acoustic Cybersecurity: Exploiting Voice-Activated Systems [0.0]
私たちの研究は、AmazonのAlexa、Android、iOS、Cortanaなど、さまざまなプラットフォームにおけるこれらの攻撃の可能性を広げています。
攻撃の成功率はおよそ60%で、遠隔で100フィート以上離れた場所からデバイスを起動できる。
これらの攻撃は重要なインフラを脅かし、多面的な防御戦略の必要性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-23T02:26:11Z) - The VoicePrivacy 2020 Challenge: Results and findings [60.13468541150838]
第1回VoicePrivacy 2020 Challengeは、音声技術の匿名化ソリューションの開発に焦点を当てている。
本稿では,提案システムの解析と評価結果を用いて,課題設計の体系的概要について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-01T23:40:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。