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arXiv · Machine Learning Theory· Ali Alavi, Donald S. Williamson·· 4 hr agoAI score51

语音质量指标有多易被攻击:修正协议、基准与修补收益

How Hackable Is Your Speech Quality Metric? A Corrected Protocol, a Benchmark, and What Patching Buys

AI brief

论文提出测量语音质量预测器可攻击性的修正协议,并发布基准。修正参考链可把测得可攻击性改变最多四倍,五名仅随机种子不同的攻击者成功率从 0.00 到 0.38;NISQA 在 90% 语句上被攻破,SSL-MOS 21%、DNSMOS 14%、UTMOS 6%。修补闭环只在自身攻击空间加固,收益低于攻击者差异且域外系统 SRCC 损失最多 0.30;代码、预注册和运行结果已公开。

Source: arXiv · Machine Learning Theory · arxiv.org