RSD-GAN：针对语音转文本对抗攻击的正则化Sobolev防御GAN
声音
2022-10-26 v2 机器学习
音频与语音处理
摘要
本文介绍了一种新的基于合成的防御算法，用于应对为挑战前沿语音转文本转录系统性能而开发的多种对抗攻击。我们的算法实现了基于Sobolev的GAN，并提出了一种新颖的正则化器，以有效掌控整个生成模型的功能，特别是训练期间判别器网络的功能。我们在受害系统DeepSpeech、Kaldi和Lingvo语音转录系统上进行大量实验所得的结果，证实了我们这种防御方法在全面的有针对和无针对对抗攻击下具有卓越性能。
引用
@article{arxiv.2207.06858,
title = {RSD-GAN: Regularized Sobolev Defense GAN Against Speech-to-Text Adversarial Attacks},
author = {Mohammad Esmaeilpour and Nourhene Chaalia and Patrick Cardinal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.06858},
year = {2022}
}
备注
Paper ACCEPTED FOR PUBLICATION IEEE Signal Processing Letters Journal