論文の概要: ADD 2022: the First Audio Deep Synthesis Detection Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08433v3
• Date: Tue, 2 Jul 2024 04:06:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 10:36:26.901332
• Title: ADD 2022: the First Audio Deep Synthesis Detection Challenge
• Title（参考訳）: ADD 2022:初のオーディオ深層合成検出チャレンジ
• Authors: Jiangyan Yi, Ruibo Fu, Jianhua Tao, Shuai Nie, Haoxin Ma, Chenglong Wang, Tao Wang, Zhengkun Tian, Xiaohui Zhang, Ye Bai, Cunhang Fan, Shan Liang, Shiming Wang, Shuai Zhang, Xinrui Yan, Le Xu, Zhengqi Wen, Haizhou Li, Zheng Lian, Bin Liu,
• Abstract要約: 最初のオーディオディープ合成検出チャレンジ(ADD)は、ギャップを埋めるために動機付けられた。 ADD 2022には、低品質の偽オーディオ検出(LF)、部分的に偽オーディオ検出(PF)、オーディオ偽ゲーム(FG)の3つのトラックが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.41777858637556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audio deepfake detection is an emerging topic, which was included in the ASVspoof 2021. However, the recent shared tasks have not covered many real-life and challenging scenarios. The first Audio Deep synthesis Detection challenge (ADD) was motivated to fill in the gap. The ADD 2022 includes three tracks: low-quality fake audio detection (LF), partially fake audio detection (PF) and audio fake game (FG). The LF track focuses on dealing with bona fide and fully fake utterances with various real-world noises etc. The PF track aims to distinguish the partially fake audio from the real. The FG track is a rivalry game, which includes two tasks: an audio generation task and an audio fake detection task. In this paper, we describe the datasets, evaluation metrics, and protocols. We also report major findings that reflect the recent advances in audio deepfake detection tasks.
• Abstract（参考訳）: オーディオディープフェイク検出は、ASVspoof 2021に含まれる新たなトピックである。 しかし、最近の共有タスクは多くの実生活と挑戦的なシナリオをカバーしていない。 最初のオーディオディープ合成検出チャレンジ(ADD)は、ギャップを埋めるために動機付けられた。 ADD 2022には、低品質の偽オーディオ検出(LF)、部分的に偽オーディオ検出(PF)、オーディオ偽ゲーム(FG)の3つのトラックが含まれている。 LFトラックは、さまざまな現実世界のノイズで、ボナ・フェイドと完全に偽の発話を扱うことに焦点を当てている。 PFトラックは、部分的に偽のオーディオと本物を区別することを目的としている。 FGトラックは、オーディオ生成タスクとオーディオ偽検出タスクの2つのタスクを含むライバルゲームである。 本稿では,データセット,評価指標,プロトコルについて述べる。 また,近年のオーディオディープフェイク検出タスクの進歩を反映した大きな発見も報告した。

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