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Dropout不确定条件下的ASR系统音频攻击检测(CS CR)

最近,各种对抗性音频攻击被用来愚弄自动语音识别(ASR)系统,在本文中,我们提出了一种针对神经网络dropout带来的不确定性的防御方法。我们证明了我们的防御系统能够在最先进的端到端ASR系统上检测出由于优化扰动和频率掩蔽产生的攻击,此外,该防御可以使系统对不受噪声抑制的攻击具有鲁棒性。我们在Mozilla的CommonVoice数据集、UrbanSound数据集和LibriSpeech数据集的一个摘录上测试了我们的防御,结果表明它在各种场景中都达到了很高的检测精度。

原文题目:Detecting Audio Attacks on ASR Systems with Dropout Uncertainty

原文:Various adversarial audio attacks have recently been developed to fool automatic speech recognition (ASR) systems. We here propose a defense against such attacks based on the uncertainty introduced by dropout in neural networks. We show that our defense is able to detect attacks created through optimized perturbations and frequency masking on a state-of-the-art end-to-end ASR system. Furthermore, the defense can be made robust against attacks that are immune to noise reduction. We test our defense on Mozilla's CommonVoice dataset, the UrbanSound dataset, and an excerpt of the LibriSpeech dataset, showing that it achieves high detection accuracy in a wide range of scenarios.

原文作者:Tejas Jayashankar, Jonathan Le Roux, Pierre Moulin

原文链接:https://arxiv.org/abs/2006.01906

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