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J-GLOBAL ID：202402258551921987   整理番号：24A2569943

複数の特徴量を用いたAudio Adversarial Example識別手法

Audio Adersarial Example identification method using multiple features

著者 (4件)： 鈴木大補 (岡山大 大学院ヘルスシステム統合科学研究科) ,  樽谷優弥 (岡山大) ,  福島行信 (岡山大) ,  横平徳美 (岡山大)
資料名： 電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM)  (電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2024  号： 総合大会  ページ： ROMBUNNO.A-7-16  発行年： 2024年02月26日 
JST資料番号： G0508B  ISSN： 1349-144X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1まえがき.械学習技術により音声認識の認識精度が向上し、スマートスピーカをはじめとした音声認識システムを用いた機器の需要が高まっている。一方で、音声認識システムはセキュリティ面で脆弱であることが懸念されている。特に、機械学習技術の脆弱性であ...【本文一部表示】

シソーラス用語： 音声認識 ,  雑音 ,  弁別器 ,  学習 ,  ケプストラム ,  セキュリティ ,  機械学習 ,  *サイバー攻撃 ,  人工知能スピーカ ,  メル周波数ケプストラム係数 ,  音声認識システム ,  誤認識
準シソーラス用語： 防衛 ,  英単語 ,  高精度化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 特徴量 ,  識別 ,  手法