論文の概要: How Deep Are the Fakes? Focusing on Audio Deepfake: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14203v1
- Date: Sun, 28 Nov 2021 18:28:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-30 18:03:52.837376
- Title: How Deep Are the Fakes? Focusing on Audio Deepfake: A Survey
- Title（参考訳）: フェイクの深さはどのくらい?
オーディオディープフェイクに焦点を当てた調査
- Authors: Zahra Khanjani, Gabrielle Watson, and Vandana P. Janeja
- Abstract要約: 本稿は、2016年から2020年にかけてのオーディオディープフェイク研究を批判的に分析し、提供する。
このサーベイでは、1)異なるディープフェイクカテゴリ、2)どのように作成され、検出されるか、3)この領域における最新のトレンドと検出方法の欠点について、読者に要約する。
この結果から,GAN(Generative Adversarial Networks),CNN(Convolutional Neural Networks),DNN(Deep Neural Networks)がディープフェイクの生成と検出の一般的な方法であることが判明した。
- 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: Deepfake is content or material that is synthetically generated or
manipulated using artificial intelligence (AI) methods, to be passed off as
real and can include audio, video, image, and text synthesis. This survey has
been conducted with a different perspective compared to existing survey papers,
that mostly focus on just video and image deepfakes. This survey not only
evaluates generation and detection methods in the different deepfake
categories, but mainly focuses on audio deepfakes that are overlooked in most
of the existing surveys. This paper critically analyzes and provides a unique
source of audio deepfake research, mostly ranging from 2016 to 2020. To the
best of our knowledge, this is the first survey focusing on audio deepfakes in
English. This survey provides readers with a summary of 1) different deepfake
categories 2) how they could be created and detected 3) the most recent trends
in this domain and shortcomings in detection methods 4) audio deepfakes, how
they are created and detected in more detail which is the main focus of this
paper. We found that Generative Adversarial Networks(GAN), Convolutional Neural
Networks (CNN), and Deep Neural Networks (DNN) are common ways of creating and
detecting deepfakes. In our evaluation of over 140 methods we found that the
majority of the focus is on video deepfakes and in particular in the generation
of video deepfakes. We found that for text deepfakes there are more generation
methods but very few robust methods for detection, including fake news
detection, which has become a controversial area of research because of the
potential of heavy overlaps with human generation of fake content. This paper
is an abbreviated version of the full survey and reveals a clear need to
research audio deepfakes and particularly detection of audio deepfakes.
- Abstract（参考訳）: Deepfake(ディープフェイク、ディープフェイク)は、人工知能(AI)の手法で合成または操作されたコンテンツまたは材料であり、音声、ビデオ、画像、テキスト合成を含むことができる。
この調査は、ビデオと画像のディープフェイクだけに焦点を当てた既存の調査論文とは異なる視点で実施された。
本調査は,異なるディープフェイクカテゴリにおける生成・検出方法を評価するだけでなく,既存の調査の大半で見落とされたオーディオディープフェイクに着目した。
本稿は、2016年から2020年にかけてのオーディオディープフェイク研究を批判的に分析し、提供する。
私たちの知る限りでは、英語におけるオーディオディープフェイクに焦点を当てた初めての調査である。
この調査は読者に概要を提供する。
1) 異なるディープフェイク分類
2) どのようにして
3)この領域の最新の動向と検出方法の欠点
4) 音のディープフェイク, 音の作り方, 詳細は本論文の主な焦点である。
この結果から,GAN(Generative Adversarial Networks),CNN(Convolutional Neural Networks),DNN(Deep Neural Networks)はディープフェイクの生成と検出の一般的な方法であることがわかった。
140以上の手法を評価した結果,主にビデオディープフェイク,特にビデオディープフェイクの生成に焦点が当てられていることがわかった。
テキストのディープフェイクには、偽ニュース検出などの堅牢な検出方法が多数存在するが、人間の生成する偽コンテンツと重なる可能性があるため、議論の的になっている。
本論文は,全調査の短縮版であり,オーディオディープフェイクの研究,特にオーディオディープフェイクの検出の必要性を明らかにする。
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