Adversarially robust speech and speaker recognition

  • Sprachassistenten beantworten Fragen, spielen Musik und steuern Smart Homes. In dieser Arbeit wird die Robustheit von Sprach- und Sprechererkennung untersucht. Im ersten Teil zeigen wir, dass eine gewichtete Erkennung auf der Basis von Umgebungsbedingungen genauer ist, als die einer einzelne Modalität. Zusätzlich schlagen wir eine Methode zur Erkennung von Spoofing-Angriffen gegen audiovisuelle Sprechererkennung vor. Im zweiten Teil zeigen wir die Berechnung von unauffälligen Adversarial Examples mit Hilfe von Psychoakustik. Außerdem wird der Angriff so erweitert, dass die resultierenden Adversarial Examples über verschiedene Räume hinweg robust bleiben und zeigen einen Mechanismus zur Erkennung von Adversarial Examples. Zusätzlich führen wir eine Analyse der Empfindlichkeit von Smart Speaker gegenüber versehentlichen Aktivierungen durch. Wir untersuchen die Häufigkeit von versehentlichen Aktivierungen und schlagen einen Ansatz zur künstlichen Herstellung von diesen vor.

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Metadaten
Author:Lea SchönherrORCiDGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-84165
DOI:https://doi.org/10.13154/294-8416
Referee:Dorothea KolossaORCiDGND, Thorsten HolzORCiDGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):2021/11/16
Date of first Publication:2021/11/16
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Date of final exam:2021/05/19
Creating Corporation:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
GND-Keyword:Automatische Spracherkennung; Sprachwahrnehmung; Computersicherheit; Deep learning; Generative Adversarial Network
Dewey Decimal Classification:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Elektrotechnik, Elektronik
faculties:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht