論文の概要: ASVspoof 2021: accelerating progress in spoofed and deepfake speech
detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00537v1
- Date: Wed, 1 Sep 2021 16:17:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-04 10:29:32.401541
- Title: ASVspoof 2021: accelerating progress in spoofed and deepfake speech
detection
- Title(参考訳): ASVspoof 2021:スプーフおよびディープフェイク音声検出の進行促進
- Authors: Junichi Yamagishi, Xin Wang, Massimiliano Todisco, Md Sahidullah, Jose
Patino, Andreas Nautsch, Xuechen Liu, Kong Aik Lee, Tomi Kinnunen, Nicholas
Evans, H\'ector Delgado
- Abstract要約: ASVspoof 2021は、スプーフの研究を促進するための2年制の課題の第4版である。
本稿では,3つのタスク,それぞれのデータベース,評価基準,4つの課題ベースライン,評価プラットフォーム,課題結果の要約について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 70.45884214674057
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: ASVspoof 2021 is the forth edition in the series of bi-annual challenges
which aim to promote the study of spoofing and the design of countermeasures to
protect automatic speaker verification systems from manipulation. In addition
to a continued focus upon logical and physical access tasks in which there are
a number of advances compared to previous editions, ASVspoof 2021 introduces a
new task involving deepfake speech detection. This paper describes all three
tasks, the new databases for each of them, the evaluation metrics, four
challenge baselines, the evaluation platform and a summary of challenge
results. Despite the introduction of channel and compression variability which
compound the difficulty, results for the logical access and deepfake tasks are
close to those from previous ASVspoof editions. Results for the physical access
task show the difficulty in detecting attacks in real, variable physical
spaces. With ASVspoof 2021 being the first edition for which participants were
not provided with any matched training or development data and with this
reflecting real conditions in which the nature of spoofed and deepfake speech
can never be predicated with confidence, the results are extremely encouraging
and demonstrate the substantial progress made in the field in recent years.
- Abstract(参考訳): ASVspoof 2021は、自動話者認証システムの操作から保護するためのスプーフの研究と対策の設計を促進するための2年制課題の第4版である。
asvspoof 2021は、以前のバージョンに比べて多くの進歩がある論理および物理アクセスタスクに引き続き注力するのに加えて、ディープフェイク音声検出を含む新しいタスクを導入している。
本稿では,3つのタスク,それぞれの新しいデータベース,評価指標,4つのチャレンジベースライン,評価プラットフォーム,チャレンジ結果の概要について述べる。
難易度を複雑にするチャネルと圧縮のばらつきが導入されたにもかかわらず、論理アクセスとディープフェイクタスクの結果は、以前のASVspoofエディションに近いものである。
物理アクセスタスクの結果,実空間における攻撃検出の難しさが示された。
ASVspoof 2021は、参加者が一致したトレーニングや開発データを持っていない最初の版であり、スプーフとディープフェイクのスピーチの性質が自信を持って予測できない実情を反映したものであり、近年の分野における実質的な進歩を極めて奨励し実証している。
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論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-01T07:10:54Z)
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