自动语音识别系统在多大程度上能自然地防御欺骗攻击？
音频与语音处理
2024-11-19 v3 人工智能
摘要
当前的自动语音识别（ASV）任务涉及对两种试验类型（目标试验和非目标试验）进行二元决策。然而，语音生成技术的不断进步对ASV系统的可靠性构成了重大威胁。本研究通过系统性地探索多种ASV系统和欺骗攻击，从传统技术到前沿技术，来检验ASV系统是否能“零样本”地获得对欺骗攻击的鲁棒性。通过对八个不同ASV系统和二十九种欺骗攻击系统进行大量分析，我们展示了ASV的演化本身包含了对欺骗攻击的防御机制。然而，我们的发现也凸显，欺骗攻击的进步远快于ASV系统的进步，因此需要进一步研究具备欺骗鲁棒性的ASV方法。
引用
@article{arxiv.2406.05339,
title = {To what extent can ASV systems naturally defend against spoofing attacks?},
author = {Jee-weon Jung and Xin Wang and Nicholas Evans and Shinji Watanabe and Hye-jin Shim and Hemlata Tak and Sidhhant Arora and Junichi Yamagishi and Joon Son Chung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.05339},
year = {2024}
}
备注
5 pages, 3 figures, 3 tables, Interspeech 2024