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J-GLOBAL ID：202502287442080998   整理番号：25A2510023

Audio Adversarial Exampleに対するカラードノイズの有効性検証

Validation of Effectiveness of Colored Noise against Audio Adversarial Example

著者 (4件)： 富田瑞 (岡山大) ,  樽谷優弥 (大阪大) ,  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： 2025  号： 総合大会  ページ： ROMBUNNO.A-7-16  発行年： 2025年03月17日 
JST資料番号： G0508B  ISSN： 1349-1377  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.はじめに.近年,深層学習やAIの進歩により,音声認識を組み込んだ機器が普及する一方で,このような深層学習を用いた音声認識には,Audio Adversarial Example (AAE)と呼ばれるモデルの脆弱性を意図的に利用して誤認識...【本文一部表示】

シソーラス用語： 音声認識 ,  *雑音 ,  白色雑音 ,  録音 ,  1/f雑音 ,  パワースペクトル密度 ,  文字列 ,  サイバー攻撃 ,  ブルーノイズ ,  音声認識システム ,  深層学習 ,  誤認識
準シソーラス用語： 防衛 ,  英単語 ,  音声データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： ノイズ ,  有効性 ,  検証