Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum-Inspired Audio Unlearning: Towards Privacy-Preserving Voice Biometrics

論文の概要: Quantum-Inspired Audio Unlearning: Towards Privacy-Preserving Voice Biometrics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22208v1
Date: Tue, 29 Jul 2025 20:12:24 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.85355
Title: Quantum-Inspired Audio Unlearning: Towards Privacy-Preserving Voice Biometrics
Title（参考訳）: 量子インスパイアされたオーディオアンラーニング : プライバシー保護型音声バイオメトリックスを目指して
Authors: Shreyansh Pathak, Sonu Shreshtha, Richa Singh, Mayank Vatsa,
Abstract要約: QPAudioEraserは量子にインスパイアされたオーディオアンラーニングフレームワークである。シングルクラス、マルチクラス、シーケンシャル、アクセントレベルの消去シナリオにまたがって、従来のベースラインを一貫して超越している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 44.60499998155848
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The widespread adoption of voice-enabled authentication and audio biometric systems have significantly increased privacy vulnerabilities associated with sensitive speech data. Compliance with privacy regulations such as GDPR's right to be forgotten and India's DPDP Act necessitates targeted and efficient erasure of individual-specific voice signatures from already-trained biometric models. Existing unlearning methods designed for visual data inadequately handle the sequential, temporal, and high-dimensional nature of audio signals, leading to ineffective or incomplete speaker and accent erasure. To address this, we introduce QPAudioEraser, a quantum-inspired audio unlearning framework. Our our-phase approach involves: (1) weight initialization using destructive interference to nullify target features, (2) superposition-based label transformations that obscure class identity, (3) an uncertainty-maximizing quantum loss function, and (4) entanglement-inspired mixing of correlated weights to retain model knowledge. Comprehensive evaluations with ResNet18, ViT, and CNN architectures across AudioMNIST, Speech Commands, LibriSpeech, and Speech Accent Archive datasets validate QPAudioEraser's superior performance. The framework achieves complete erasure of target data (0% Forget Accuracy) while incurring minimal impact on model utility, with a performance degradation on retained data as low as 0.05%. QPAudioEraser consistently surpasses conventional baselines across single-class, multi-class, sequential, and accent-level erasure scenarios, establishing the proposed approach as a robust privacy-preserving solution.
Abstract（参考訳）: 音声対応認証とオーディオバイオメトリックシステムの普及により、センシティブな音声データに関連するプライバシー上の脆弱性が大幅に増大した。 GDPRの忘れられる権利やインドのDPDP法などのプライバシー規制の遵守は、すでに訓練された生体認証モデルから個人固有の音声署名を標的とし、効率よく消去する必要がある。音声信号の逐次的、時間的、高次元的な性質を視覚データのために設計された既存の未学習手法は、非効率または不完全な話者とアクセント消去をもたらす。この問題に対処するために、QPAudioEraserという量子インスパイアされたオーディオアンラーニングフレームワークを紹介します。本手法では,(1)対象特徴を無効化するための破壊的干渉を用いた重み初期化,(2)クラス識別を曖昧にするための重ね合わせに基づくラベル変換,(3)不確実性最大化量子損失関数,(4)モデル知識を維持するための相関重みの絡み合った混合を含む。 ResNet18、ViT、CNNアーキテクチャによる総合的な評価は、AudioMNIST、Speech Commands、LibriSpeech、Speech Accent Archiveのデータセットで、QPAudioEraserの優れたパフォーマンスを検証する。このフレームワークは、モデルユーティリティへの影響を最小限に抑えつつ、ターゲットデータの完全消去(0%の予測精度)を実現し、保持データの性能劣化を0.05%に抑える。 QPAudioEraserは、シングルクラス、マルチクラス、シーケンシャル、アクセントレベルの消去シナリオにまたがる従来のベースラインを一貫して越え、堅牢なプライバシ保護ソリューションとして提案されたアプローチを確立している。

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