Privacy preserved acoustic-falsification detection and speaker verification
Project/Area Number |
18K18052
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 60070:Information security-related
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Research Institution | Advanced Institute of Industrial Technology (2019-2022) Meiji University (2018) |
Principal Investigator |
黄 緒平 東京都立産業技術大学院大学, 産業技術研究科, 助教 (20734114)
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Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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Keywords | 電子透かし / 改ざん検出 / 成りすまし検出 / プライバシー保護 / 音声信号処理 / 攻撃への耐性 / スペクトル解析 / 改竄検出 / 安心社会 / なりすまし検出 / 話者成りすましの識別 / 音声匿名化 |
Outline of Annual Research Achievements |
機械学習の発展により,声紋から声を生成する技術や特定の人物の声を近似して再現できる音声合成に関する研究が盛んに行われた.また,ソーシャルネットワーク及び自由に移動・撮影できる携帯やドローンなどの録音・録画装置が高速に普及し,その場で採取したデータが高速通信方式にて転送・共有される.この背景において,原話者の声を模擬・再現・発声・変声させることで,個人の許可を得ず他者なりすましてオレオレ詐欺などに悪用され,社会的な脅威に成り得る.従来の解決策として話者識別が提案されているが,データマイニング手法や音声合成技術の発展により,原音と最大限に近似できる模擬音声が合成され,今までの話者識別に使われる混合ガウス分布モデルなどを用いて分析しても,オリジナル話 者と偽話者の特徴値の違いを区別出来なくなった.申請者はこれまで,原音の音質を維持したまま高周波数成分の拡張により特徴値を埋め込むことで,改竄検出を可能にする研究を行ってきた.本研究は話者の個人プライバシー情報を保護し,録音データから取得する声紋などの個人情報から話者を特定されにくいよう,音声匿名化手法を提案する.更に,音声コンテンツの偽造の検出,話者の成りすましを高精度に識別出来る電子透かし手法を新たに提案する.また,攻撃への耐性を考慮しながら埋め込み領域をアダプティブに選定し,原音に依存せず話者成りすましの判別とデータの真偽をブラインドかつ高精度に検出できる電子透かし手法を確立する.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
令和4年度は主に新たな音声保護における声紋匿名手法について展開し,アルゴリズムの提案及び実証実験を行った.主な発表概要について,音質の劣化を抑えつつ,ガウシアンノイズによる雑音摂動によって声紋保護を図った.また,高い及び低い周波数領域の成分をペアに,整数回転により埋め込み空間を確保する方式を新たに開発した.この対策によって,セキュリティユーティリティを保証しながらより振幅の小さい雑音を生成することができた.主観評価等の実証実験が遅れ,業績の展開がやや遅れていることから,自己点検による評価を「やや遅れている」とした.
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Strategy for Future Research Activity |
今後は整数回転方式の実験を追加し、論文発表まで研鑽を積んでいきたい.また,深層学習分野において,機械にデータを誤って認識させる敵対的摂動(Adversarial Attacks)について取り組んで行きたい.これまで申請者の提案手法ではわずかなノイズを生成し摂動を行った.その原理は人間の聴覚システムには判別できない雑音を加えることで原音の声紋を他人の許可なく,個人生体情報の不正取得を防ぐことができるようになった.敵対的摂動の原理を利活用することによって,大規模なデータから個人の声紋を機械に特定させない実証実験を延伸課題とする.また,DCT成分の整数回転によるデータの秘匿手法も引き続き探る予定である.更に,これまでの国際会議プロシーディング業績を中心に整理し,より一層発展させ,国際会議やジャーナル等を通じて成果発表や一般公開を努めていきたい.
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Report
(5 results)
Research Products
(19 results)