論文の概要: Human Perception of Audio Deepfakes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09667v1
• Date: Tue, 20 Jul 2021 09:19:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-22 14:07:17.516568
• Title: Human Perception of Audio Deepfakes
• Title（参考訳）: 音声ディープフェイクの人間知覚
• Authors: Nicolas M. M\"uller, Karla Markert, Konstantin B\"ottinger
• Abstract要約: 音声のディープフェイク検出における人間と機械の能力を比較した。 このマシンは、オーディオディープフェイクの検出において、人間よりも一般的に優れていることがわかった。 若年者の方が高齢者よりもオーディオディープフェイクの検出が優れているのに対して,IT専門家はレイメンに対して優位性はない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent emergence of deepfakes, computerized realistic multimedia fakes, brought the detection of manipulated and generated content to the forefront. While many machine learning models for deepfakes detection have been proposed, the human detection capabilities have remained far less explored. This is of special importance as human perception differs from machine perception and deepfakes are generally designed to fool the human. So far, this issue has only been addressed in the area of images and video. To compare the ability of humans and machines in detecting audio deepfakes, we conducted an online gamified experiment in which we asked users to discern bonda-fide audio samples from spoofed audio, generated with a variety of algorithms. 200 users competed for 8976 game rounds with an artificial intelligence (AI) algorithm trained for audio deepfake detection. With the collected data we found that the machine generally outperforms the humans in detecting audio deepfakes, but that the converse holds for a certain attack type, for which humans are still more accurate. Furthermore, we found that younger participants are on average better at detecting audio deepfakes than older participants, while IT-professionals hold no advantage over laymen. We conclude that it is important to combine human and machine knowledge in order to improve audio deepfake detection.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープフェイク、コンピュータ化されたリアルなマルチメディアのフェイクは、操作されたコンテンツや生成されたコンテンツの検出を前面に押し出した。 ディープフェイク検出のための多くの機械学習モデルが提案されているが、人間の検出能力はまだ調査されていない。 人間の知覚は機械の知覚と異なり、ディープフェイクは一般に人間を騙すように設計されている。 これまでのところ、この問題は画像とビデオの領域でのみ解決されている。 音声深度検出における人間と機械の能力を比較するために,我々は,様々なアルゴリズムで生成されたスプーフ音声からボンダファイド音声サンプルを識別するオンラインゲーム化実験を行った。 200人のユーザが8976のゲームラウンドに出場し、オーディオディープフェイク検出のためにトレーニングされた人工知能(AI)アルゴリズムを使用した。 収集したデータから、このマシンはオーディオディープフェイクの検出において人間よりも優れていますが、その逆は人間の方が精度が高い特定の攻撃タイプを保っています。 さらに,若年者の方が高齢者よりオーディオディープフェイクの検出が優れているのに対して,IT専門家はレイメンに対して優位性はないことがわかった。 音声のディープフェイク検出を改善するためには,人間と機械の知識を組み合わせることが重要である。

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