音声AI論文研究室 — 音声処理・プライバシー保護AIの最新研究を、わかりやすく解説します。https://research.and-family-voice.jp/jahttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-06-17-xai-grounded-explanation-generation-for-speech-dee/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-06-17-xai-grounded-explanation-generation-for-speech-dee/音声ディープフェイク（偽の合成音声）を見抜く AI に対して、「なぜ偽物と判断したのか」を人間に分かる言葉で説明させる枠組みを提案した研究です。Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 GMT音声ディープフェイク検出説明可能AIマルチモーダルLLM音声の真正性信頼性https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-24-encagg-enhanced-clustering-aggregation-for-robust-/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-24-encagg-enhanced-clustering-aggregation-for-robust-/悪意ある参加者が動的に攻撃戦略を変える状況でも、信頼できる少数の参照クライアントを手がかりに「悪意ある勾配」を識別し、できる限り多くの「善意の勾配」を集約に残す新しい連合学習の集約手法 EnCAgg を提案した研究です。Sun, 24 May 2026 00:00:00 GMT連合学習モデルポイズニング頑健な集約クラスタリングhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-21-auditing-apples-differentialprivacyframework-imple/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-21-auditing-apples-differentialprivacyframework-imple/Apple が 2016 年から掲げてきた「差分プライバシーで端末データを保護している」という主張を、研究者が公開バイナリの解析によって独立検証しました。Thu, 21 May 2026 00:00:00 GMT差分プライバシープライバシー監査セキュア集約実装検証https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-21-causal-unlearning-in-collaborative-optimization-ex/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-21-causal-unlearning-in-collaborative-optimization-ex/プライバシー規制に応えるため、学習済みモデルから特定データの影響だけを取り除く「機械学習の忘却」を、連合学習の文脈で扱った研究です。Thu, 21 May 2026 00:00:00 GMT機械学習の忘却連合学習プライバシー保護データ削除忘れられる権利https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-21-fedcoe-bridging-generalization-and-personalization/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-21-fedcoe-bridging-generalization-and-personalization/連合学習は端末からデータを出さずに学習できる一方、「全体最適なモデル」と「各端末に特化したモデル」を両立しにくいという根本的な課題を抱えています。Thu, 21 May 2026 00:00:00 GMT連合学習Mixture-of-Expertsプライバシー保護パーソナライゼーションオンデバイスAIhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-21-node-private-community-estimation-in-stochastic-bl/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-21-node-private-community-estimation-in-stochastic-bl/グラフを使ったコミュニティ推定で、「人（ノード）ごと」にプライバシーを守る強い保証を満たしつつ、現実的な計算量で動くアルゴリズムを提案しています。Thu, 21 May 2026 00:00:00 GMT差分プライバシーノードプライバシーグラフ解析コミュニティ推定プライバシーhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-21-smooth-partial-lotteries-for-stable-randomized-sel/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-21-smooth-partial-lotteries-for-stable-randomized-sel/研究費助成や論文採択などで使われる「部分抽選（partial lottery）」は、評価スコアがわずかに変わるだけで当選確率が大きくぶれてしまう不安定さを抱えています。Thu, 21 May 2026 00:00:00 GMT選抜メカニズム公平性差分プライバシー安定性ランダム化https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-21-xai-fl-ids-a-federated-learning-and-shap-based-exp/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-21-xai-fl-ids-a-federated-learning-and-shap-based-exp/IoT 機器の侵入検知（IDS）は通常データをサーバへ集めますが、それ自体がプライバシーリスクとなります。Thu, 21 May 2026 00:00:00 GMT連合学習説明可能AI侵入検知プライバシーIoThttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-19-bridging-the-cybersecurity-gap-between-web2-and-we/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-19-bridging-the-cybersecurity-gap-between-web2-and-we/Web3 の大型被害の多くは、スマートコントラクトの脆弱性ではなく、組織のプロセスや人を介した運用フローの不備から生じていると本論文は指摘します。Tue, 19 May 2026 00:00:00 GMT情報セキュリティ暗号鍵管理Human-in-the-LoopISMSインシデント分析https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-19-jacobian-guided-anisotropic-noise-reshaping-for-en/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-19-jacobian-guided-anisotropic-noise-reshaping-for-en/従来の局所差分プライバシーは全方向に一律でノイズを足すため、データの使い勝手が大きく落ちる課題がありました。Tue, 19 May 2026 00:00:00 GMT局所差分プライバシープライバシー保護データ有用性ノイズ再配分https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-19-statistical-limits-and-efficient-algorithms-for-di/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-19-statistical-limits-and-efficient-algorithms-for-di/多数の端末に分散したデータを集めずに学習する「連合学習」で、プライバシーを守りながらどこまで精度を高められるかという理論的な限界が示されました。Tue, 19 May 2026 00:00:00 GMT連合学習差分プライバシーオンデバイス学習通信コストプライバシー保護AIhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-16-on-the-non-resilience-of-encrypted-controllers-to-/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-16-on-the-non-resilience-of-encrypted-controllers-to-/準同型暗号を使った暗号化制御システムは、暗号の「展性」という性質により、データの秘匿性は保てても改ざん防止（完全性）には脆弱であることが理論的に示されました。Sat, 16 May 2026 00:00:00 GMT準同型暗号暗号化制御ネットワーク制御システム完全性攻撃検証可能計算https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-16-privacy-auditing-with-zero-0-training-run/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-16-privacy-auditing-with-zero-0-training-run/AIモデルのプライバシー保護レベルを、モデルを再学習させることなく事後的に検証できるフレームワーク「Zero-Run」が提案されました。Sat, 16 May 2026 00:00:00 GMT差分プライバシープライバシー監査メンバーシップ推論因果推論大規模モデルhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-16-prompting-whisper-for-joint-speech-transcription-a/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-16-prompting-whisper-for-joint-speech-transcription-a/音声認識モデルWhisperに話者ラベル付きのテキストを「お手本」として渡すだけで、誰が話したかを区別しながら文字起こしできることがわかりました。Sat, 16 May 2026 00:00:00 GMTWhisper話者分離音声認識ファインチューニングオンデバイス処理https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-16-text-dependent-speaker-verification-tdsv-challenge/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-05-16-text-dependent-speaker-verification-tdsv-challenge/「誰の声か」と「何を言ったか」を同時に確認するテキスト依存型話者照合で、最小検出コスト 0.0461・等価エラー率 1.3% という高精度を達成しました。Sat, 16 May 2026 00:00:00 GMT話者照合テキスト依存型検証アンサンブル学習軽量モデルVoxCelebhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-19-whisper-aut-domain-adapted-audio-encoder-for-effic/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-19-whisper-aut-domain-adapted-audio-encoder-for-effic/音声認識で広く使われるWhisperのエンコーダを、環境音や音楽も理解できるように再学習させた「Whisper-AuT」が提案されました。Sun, 19 Apr 2026 00:00:00 GMT音声エンコーダWhisperドメイン適応環境音認識Audio-LLMhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-byzantine-robust-and-differentially-private-federa/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-byzantine-robust-and-differentially-private-federa/複数の端末でAIモデルを共同学習する「連合学習」において、悪意ある参加者の妨害とプライバシー漏洩の両方に同時に対処する新しいアルゴリズムを提案しました。Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 GMT連合学習差分プライバシービザンチン耐性ロバスト集約収束保証https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-cryptanalysis-of-the-legendre-pseudorandom-functio/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-cryptanalysis-of-the-legendre-pseudorandom-functio/暗号通信の土台となる「擬似ランダム関数（PRF）」の一種であるLegendre PRFを、従来より広い数学的条件（拡大体）で使った場合の安全性を初めて体系的に分析しました。Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 GMT暗号解読擬似ランダム関数拡大体マルチパーティ計算ゼロ知識証明暗号プリミティブhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-fine-tuning-integrity-for-modern-neural-networks-s/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-fine-tuning-integrity-for-modern-neural-networks-s/AIモデルを微調整（ファインチューニング）した際に、悪意ある変更が紛れ込んでいないかを暗号技術で証明する新しい枠組み「ファインチューニング完全性（FTI）」が提案されました。Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 GMTファインチューニング完全性ゼロ知識証明モデルセキュリティ暗号学的検証サプライチェーン保護https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-full-duplex-bench-v3-benchmarking-tool-use-for-ful/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-full-duplex-bench-v3-benchmarking-tool-use-for-ful/人間の自然な「言い直し」「言い淀み」を含む音声で音声AIを評価する新しいベンチマークが提案されました。Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 GMT音声対話全二重通信言い淀みベンチマークツール呼び出し音声認識https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-gpu-acceleration-of-tfhe-based-high-precision-nonl/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-gpu-acceleration-of-tfhe-based-high-precision-nonl/データを暗号化したままAIに推論させる「完全準同型暗号（FHE）」の非線形処理を、GPUで最大17倍高速化するフレームワーク TIGER が提案されました。Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 GMT完全準同型暗号プライバシー保護推論GPU最適化LLMTFHEhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-investigation-on-the-robustness-of-acoustic-founda/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-investigation-on-the-robustness-of-acoustic-founda/運動直後の息切れや途切れを含む音声に対して、主要な音声認識モデルの精度がどれだけ低下するかを体系的に検証した研究です。Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 GMT音声認識運動後音声ロバスト性ファインチューニング基盤モデルhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-pac-dp-personalized-adaptive-clipping-for-differen/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-pac-dp-personalized-adaptive-clipping-for-differen/連合学習で個人情報を守るためのノイズ量を、各端末のプライバシー設定に応じて自動で最適化する手法（PAC-DP）が提案されました。Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 GMT差分プライバシー連合学習適応クリッピングプライバシーユーティリティトレードオフパーソナライズhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-packing-entries-to-diagonals-for-homomorphic-spars/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-packing-entries-to-diagonals-for-homomorphic-spars/データを暗号化したまま計算できる「準同型暗号」の処理コストを、行列の並び替え最適化により平均5.5倍削減する手法を提案しました。Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 GMT準同型暗号疎行列計算プライバシー保護暗号化計算最適化https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-secureafl-secure-asynchronous-federated-learning/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-secureafl-secure-asynchronous-federated-learning/複数の端末が生データを共有せずにAIモデルを共同で改善する「連合学習」を、待ち時間の少ない非同期方式で安全に運用するための新手法 SecureAFL が提案されました。Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 GMT連合学習非同期FLポイズニング攻撃ビザンチン耐性プライバシー保護https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-stable-and-privacy-preserving-synthetic-educationa/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-stable-and-privacy-preserving-synthetic-educationa/ディープラーニングを使わず、統計的な手法だけで「本物そっくりだけど個人を特定できない」合成データを生成する新手法（NPGC）が提案されました。Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 GMT合成データ差分プライバシーコピュラ教育データマイニングプライバシー保護https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-unmixing-the-crowd-learning-mixture-to-set-speaker/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-unmixing-the-crowd-learning-mixture-to-set-speaker/複数人の声が混ざった音声から、事前に「お手本の声」を登録しなくても、各話者の特徴を自動で見つけ出す手法を提案しました。Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 GMT話者分離ターゲット音声抽出話者埋め込み登録不要音声プライバシーhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-visg-av-hubert-viseme-guided-av-hubert/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-07-visg-av-hubert-viseme-guided-av-hubert/音声認識AIに「口の動きの形（ビゼム）」を明示的に学習させることで、騒音下での認識精度が大幅に向上することが示されました。Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 GMT音声視覚認識ノイズ耐性マルチタスク学習口唇読み取りAV-HuBERThttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-eva-an-evidence-first-audio-understanding-paradigm/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-eva-an-evidence-first-audio-understanding-paradigm/音声AIの弱点は推論能力ではなく、推論の前段階で音の手がかりを失ってしまう「証拠ボトルネック」にあることを明らかにしました。Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT音声理解大規模音声言語モデル音響特徴抽出Whisperオンデバイス推論https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-from-content-to-audience-a-multimodal-annotation-f/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-from-content-to-audience-a-multimodal-annotation-f/テレビ放送のニュース映像を、音声認識・話者分離・映像解析を組み合わせたAIパイプラインで自動分類する手法が提案されました。Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMTマルチモーダルAI音声認識話者分離モデルサイズ放送コンテンツ分析https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-information-theoretic-solutions-for-seedless-qrng-/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-information-theoretic-solutions-for-seedless-qrng-/量子乱数生成器が最初の「種」なしに安全な乱数を生み出すための起動方法（ブートストラップ）を、2つの独立なエントロピー源を使って解決しました。Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT耐量子暗号量子鍵配送量子乱数生成情報理論的安全性ハイブリッド暗号https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-loss-gap-parity-for-fairness-in-heterogeneous-fede/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-loss-gap-parity-for-fairness-in-heterogeneous-fede/複数の端末が協力してAIモデルを学習する「連合学習」で、特定の端末だけが損をしない公平な学習手法EAGLEを提案しました。Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT連合学習公平性データ異質性プライバシー保護AI分散学習https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-on-the-role-of-encoder-depth-pruning-whisper-and-l/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-on-the-role-of-encoder-depth-pruning-whisper-and-l/音声認識AIモデル Whisper のエンコーダーから層を2つ削っても、認識誤り率の悪化はわずか2〜4%に留まることが200回以上の実験で確認されました。Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT音声認識Whisperモデル軽量化LoRAレイヤープルーニングSLAM-ASRオンデバイス推論https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-privacy-preserving-iris-recognition-performance-ch/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-privacy-preserving-iris-recognition-performance-ch/虹彩認証データを暗号化したまま照合できる完全準同型暗号（FHE）ベースのフレームワークを構築し、暗号化なしの場合とほぼ同等の認識精度を達成しました。Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT完全準同型暗号虹彩認証プライバシー保護生体認証ISO/IEC 24745https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-quantifying-cross-modal-interactions-in-multimodal/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-quantifying-cross-modal-interactions-in-multimodal/複数種類のデータを組み合わせるAIモデルの性能向上は、データ間の「相乗効果」ではなく「足し算的な補完」によるものであることが示されました。Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMTマルチモーダル学習Shapley値連合学習モデル解釈性プライバシー保護AIhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-securing-elliptic-curve-cryptocurrencies-against-q/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-securing-elliptic-curve-cryptocurrencies-against-q/256ビット楕円曲線暗号を破るために必要な量子コンピュータの規模が、50万個未満の物理量子ビットで数分以内と具体的に見積もられました。Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT耐量子暗号楕円曲線暗号量子コンピュータE2EE暗号化ポスト量子暗号https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-tapas-efficient-two-server-asymmetric-private-aggr/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-tapas-efficient-two-server-asymmetric-private-aggr/数百万〜数億パラメータ規模のデータでも、サーバ間の通信量をデータ次元に依存させずにプライバシーを守りながら集約できる新手法TAPASを提案しました。Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMTプライバシー保護集約連合学習格子暗号耐量子セキュリティゼロ知識証明2サーバプロトコルhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-transcription-and-recognition-of-italian-parliamen/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-04-01-transcription-and-recognition-of-italian-parliamen/スキャンされたイタリア議会議事録に対し、視覚言語モデル（VLM）を用いた新しいパイプラインで従来のOCRよりも高精度な文字起こしを実現しました。Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMTVision-Language ModelOCR話者識別議会議事録テキスト書き起こしhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-24-a-hierarchical-end-of-turn-model-with-primary-spea/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-24-a-hierarchical-end-of-turn-model-with-primary-spea/背景の会話と主となる話者を区別し、誰が話しているかをリアルタイムで特定する新しい技術が提案されました。Tue, 24 Mar 2026 00:00:00 GMTオンデバイスAI音声認識話者分離リアルタイム処理知識蒸留https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-24-adaptive-federated-fine-tuning-of-self-supervised-/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-24-adaptive-federated-fine-tuning-of-self-supervised-/多くのスマホでAIを学習させる「連合学習」では、端末ごとの性能差が処理速度のボトルネックになるという課題がありました。Tue, 24 Mar 2026 00:00:00 GMT連合学習オンデバイスAIプライバシー保護自己教師あり学習音声認識https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-24-helix-scaling-raw-audio-understanding-with-hybrid-/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-24-helix-scaling-raw-audio-understanding-with-hybrid-/短い音声と長い音声では、最適なAIモデルの構造が異なることが示されました。Tue, 24 Mar 2026 00:00:00 GMTMambaAttention音声認識長時間音声オンデバイスAIhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-24-ll-sdr-low-latency-speech-enhancement-through-disc/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-24-ll-sdr-low-latency-speech-enhancement-through-disc/音声データを数値の連続ではなく『トークン』という離散的な単位に変換し、音声とノイズをより明確に分離する新技術が提案されました。Tue, 24 Mar 2026 00:00:00 GMT音声強調ノイズ除去オンデバイスAI低遅延https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-24-moss-ttsd-text-to-spoken-dialogue-generation/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-24-moss-ttsd-text-to-spoken-dialogue-generation/テキストの台本から、複数人が自然に対話する音声を最大60分間も生成できる新しいAI技術が提案されました。Tue, 24 Mar 2026 00:00:00 GMT音声合成TTS対話生成話者分離プライバシーhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-24-sparsedvfs-sparse-aware-dvfs-for-energy-efficient-/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-24-sparsedvfs-sparse-aware-dvfs-for-energy-efficient-/スマートフォンなどでAIを動かす際の電力消費を劇的に削減する新技術「SparseDVFS」が提案されました。Tue, 24 Mar 2026 00:00:00 GMT省エネエッジAIオンデバイス推論電力最適化DVFShttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-24-towards-secure-retrieval-augmented-generation-a-co/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-24-towards-secure-retrieval-augmented-generation-a-co/AIが外部情報を参照して回答を生成するRAG技術は便利ですが、データ汚染や情報漏洩といった新たなセキュリティリスクを生み出します。Tue, 24 Mar 2026 00:00:00 GMTRAGLLMプライバシー保護セキュリティ敵対的攻撃データ汚染https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-22-interpretable-semantic-gradients-in-ssd-a-pca-swee/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-22-interpretable-semantic-gradients-in-ssd-a-pca-swee/テキストデータから、個人の特性や価値観が言葉の選び方にどう影響するかを分析する新しい手法が提案されました。Sun, 22 Mar 2026 00:00:00 GMT自然言語処理テキスト分析解釈可能性心理学機械学習https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-22-learnable-pulse-accumulation-for-on-device-speech-/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-22-learnable-pulse-accumulation-for-on-device-speech-/現代のAIで広く使われるTransformerモデルの計算コスト問題を解決するため、計算量が少ない新機構「LPA」を提案しました。Sun, 22 Mar 2026 00:00:00 GMTオンデバイスAI音声認識Transformer計算量削減プライバシーhttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-22-nanozk-layerwise-zero-knowledge-proofs-for-verifia/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-22-nanozk-layerwise-zero-knowledge-proofs-for-verifia/高価なAIモデルを利用する際、本当にそのモデルが使われたかをユーザーが確認する手段がない、という課題があります。Sun, 22 Mar 2026 00:00:00 GMTゼロ知識証明大規模言語モデルAIの透明性プライバシー保護https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-22-over-the-air-white-box-attack-on-the-wav2vec-speec/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-22-over-the-air-white-box-attack-on-the-wav2vec-speec/音声認識AIは、人にはノイズにしか聞こえない特殊な音をマイクで拾うと、誤った文字起こしをしてしまう脆弱性があります。Sun, 22 Mar 2026 00:00:00 GMT敵対的攻撃音声認識セキュリティプライバシーWav2Vechttps://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-22-over-the-air-goal-oriented-communications/https://research.and-family-voice.jp/research/2026-03-22-over-the-air-goal-oriented-communications/データを送るのではなく、AIの推論に必要な「特徴」だけを送る新しい通信の考え方を提案しています。Sun, 22 Mar 2026 00:00:00 GMTエッジAI省電力無線通信メタサーフェス