语音识别对抗攻击方法综述

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用于语音识别的深度神经网络在提供强大的语言计算和分析能力的同时,极易受到对抗性攻击影响,在人为不可察觉的情况下,造成语音转录错误,甚至是执行特定非法控制命令。本研究聚焦语音识别对抗攻击,首先,从攻击模型的角度,以攻击演变的顺序对语音对抗攻击方法进行分类论述。然后,根据SR系统的输入方式、处理过程的特点,分析现有方法克服“空中条件”、优化攻击效果、添加不可察觉音频扰动的实现原理以及相关的优势与劣势。最后,对语音识别所面临的技术挑战进行总结,并对未来研究发展方向进行展望。
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