MIXPGD：用于语音识别系统的混合对抗训练
声音
2023-03-13 v1 计算与语言
音频与语音处理
摘要
基于深度神经网络的自动语音识别（ASR）系统容易受到对抗扰动的攻击。我们提出 mixPGD 对抗训练方法，以提升 ASR 系统模型的鲁棒性。在标准对抗训练中，对抗样本通过有监督或无监督方法生成。我们将有监督与无监督方法的能力相结合，在我们的方法中生成新的对抗样本，从而有助于提升模型鲁棒性。我们进行了大量实验，并与多种最先进（SOTA）防御方法和对抗攻击进行比较，结果表明在白盒对抗攻击设定下，mixPGD 相比此前性能最佳的模型取得了 4.1% WER 的更优表现。我们针对白盒和基于迁移的黑盒攻击设定测试了所提出的防御方法，以确保我们的防御策略对各类攻击均具有鲁棒性。在多种对抗攻击上的实证结果验证了我们所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2303.05758,
title = {MIXPGD: Hybrid Adversarial Training for Speech Recognition Systems},
author = {Aminul Huq and Weiyi Zhang and Xiaolin Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.05758},
year = {2023}
}