Audio Adversarial Example に対する音声加工を用いた防御方法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-06-11
• タイトル: Audio Adversarial Example に対する音声加工を用いた防御方法の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Protection method with audio processing against Audio Adversarial Example
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 一般発表
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 岡山大学大学院ヘルスシステム統合科学研究科
• 著者所属: 岡山大学学術研究院ヘルスシステム統合科学学域
• 著者所属: 岡山大学学術研究院自然科学学域
• 著者所属: 岡山大学学術研究院ヘルスシステム統合科学学域
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrated Health Systems Science, Okayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Interdisciplinary Science and Engineering in Health Systems, Institute of Academic and Research, Okayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Natural Science and Technology, Institute of Academic and Research, Okayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Interdisciplinary Science and Engineering in Health Systems, Institute of Academic and Research, Okayama University
• 著者名: 山本, 泰成; 樽谷, 優弥; 福島, 行信; 横平, 徳美
• 著者名(英): Taisei, Yamamoto; Yuya, Tarutani; Yukinobu, Fukushima; Tokumi, Yokohira
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 機械学習技術により音声認識の認識精度が向上し，スマートスピーカや音声アシスタントをはじめとした音声認識システムの需要が高まっている．一方で，音声認識システムはセキュリティ面で脆弱であることが懸念されている．特に，機械学習技術の脆弱性である Adversarial Example により，音声認識システムに誤認識を引き起こさせる Audio Adversarial Example が問題視されている．本稿では，Audio Adversarial Example による音声認識システムへの攻撃への防御方法として，音声加工を用いた防御方法を提案する．提案手法は入力音声に正常音声の認識に影響のない微小な加工をすることで誤認識を防ぐことを目指す．本稿では，周波数加工と速度加工の 2 つの加工方法を用いて検証を行った．評価の結果，提案手法によって正常音声の認識率への影響を抑えつつ，攻撃音声の攻撃成功率を 0% にできることを明らかにした．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Machine learning technology has improved the recognition accuracy of voice recognition, and demand for voice recognition systems, including smart speakers and voice assistants, are growing. On the other hand, there is a concern that voice recognition systems are vulnerable in terms of security. In particular, the Audio Adversarial Example, which is a vulnerability of machine learning technology and causes false recognition in speech recognition systems, has become a problem. In this paper, we propose a method to protect the speech recognition system from the Audio Adversarial Example attack by using speech processing. The proposed method aims to prevent misrecognition by processing the input speech with a small amount of processing that does not affect the recognition of normal speech. In this paper, two processing methods, frequency processing and speed processing, are used for verification. The evaluation results show that the proposed method can reduce the attack success rate of the attacked speech to 0% while minimizing the effect on the recognition rate of normal speech.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10442647
• 書誌情報: 研究報告音声言語情報処理（SLP）; 巻 2021-SLP-137, 号 35, p. 1-6, 発行日 2021-06-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8663
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会