| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2025-06-14 13:20
音声プライバシー保護のための敵対的サンプル生成と異なる話者埋め込み抽出器間における転移性評価 ○中村幸多郎・中鹿 亘(電通大) SP2025-23 |
| 抄録 |
(和) |
話者識別は,音声から話者を特定する技術であり,その特定には話者の特徴を数値的に表現する話者埋め込みベクトルがある.本研究では,最適化アルゴリズムである Adam を用いて, 話者埋め込みベクトルの変化を考慮したノイズ生成を行い,話者認識システムに対して誤分類を誘発する攻撃を実現し,従来手法と比較した.また,ある話者埋め込み抽出モデルを用いて生成した敵対的音声が,異なるモデルに対しても攻撃効果を維持するかを検証した.話者識別タスクにおいて,識別正解率および EER を指標に,敵対的音声の汎化性能と転移性を評価した. |
| (英) |
Speaker identification is a technique for identifying speakers from speech, and it involves speaker embedding vectors that numerically represent speaker characteristics. In this paper, we investigated whether adversarial speech generated using a certain speaker embedding extraction model maintains its attack effectiveness against a different model. The present study evaluated the generalization performance and transferability of the adversarial speech in a speaker identification task, using the identification correctness rate and EER as indices. |
| キーワード |
(和) |
敵対的音声 / 話者埋め込み / 音声プライバシー / / / / / |
| (英) |
adversarial audio / speaker embedding / voice privacy / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 74, SP2025-23, pp. 125-129, 2025年6月. |
| 資料番号 |
SP2025-23 |
| 発行日 |
2025-06-06 (SP) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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SP2025-23 |