私はどこにプライバシーか?スマートスピーカの事故トリガーの探索【JST・京大機械翻訳】

Schonherr Lea; Golla Maximilian; Eisenhofer Thorsten; Wiele Jan; Kolossa Dorothea; Holz Thorsten

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204996195642 整理番号：22P0177632

私はどこにプライバシーか?スマートスピーカの事故トリガーの探索【JST・京大機械翻訳】

Unacceptable, where is my privacy? Exploring Accidental Triggers of Smart Speakers

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発行年： 2020年08月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

アマゾンAlexa,Google’s Assistant,またはApple’s SiriのようなVoice支援は,数百万の家庭で見つかるスマートスピーカにおける一次(音声)インタフェイスになった。プライバシー理由のために,これらの話者は,さらに処理のためにクラウドにオーディオストリームをアップロードする前に,「Alexa」または「Hey Siri」のようなそれぞれの後流単語のために,それらの環境においてあらゆる音を分析する。「OK Google」の代わりに「カカイン麺」のような類似語または音を用いて測定可能な不正確な後流語検出に関して報告した以前の研究を報告した。本論文では,そのような事故トリガー,すなわち,音声支援を引き起こさないが,音声支援を誘発すべき音の包括的な解析を行う。より具体的には,著者らは,TV,ニュース,および他の種類のオーディオデータセットのような日常メディアを用いて,8つの異なる製造業者から11のスマートスピーカを通して,偶然のトリガーを見つけるプロセスを自動化し,それらの罹患率を測定する。偶然のトリガーを系統的に検出するために,著者らは,発音辞書と加重,電話ベースLvenshtein距離を用いて,そのようなトリガを人工的に工作する方法を記述する。全体で,数百の事故トリガーを見出した。さらに,潜在的性別と言語バイアスを調べ,再現性を分析した。最後に,事故トリガーのプライバシー含意を考察し,ユーザのプライバシーに対するインパクトを低減し,制限する対策を検討した。機械学習モデルを誤リードするこれらの音に関する追加研究を促進するために,研究アーチファクトとして1000以上の検証済みトリガーのデータセットを公表した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 音声処理

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