Fugu-MT 論文翻訳(概要): Attack Agnostic Dataset: Towards Generalization and Stabilization of Audio DeepFake Detection

論文の概要: Attack Agnostic Dataset: Towards Generalization and Stabilization of Audio DeepFake Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13979v1
Date: Mon, 27 Jun 2022 12:30:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-29 14:35:29.323211
Title: Attack Agnostic Dataset: Towards Generalization and Stabilization of Audio DeepFake Detection
Title（参考訳）: アタック・アグノスティック・データセット:オーディオディープフェイク検出の一般化と安定化を目指して
Authors: Piotr Kawa, Marcin Plata, Piotr Syga
Abstract要約: 音声のディープフェイク検出法は, 優れた一般化と安定性を特徴とする。本稿では,現状のDeepFake検出手法を徹底的に分析し,様々な音声特徴(フロントエンド)について考察する。 LFCC と mel-spectrogram のフロントエンドを用いたLCNN に基づくモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4511923587827302
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Audio DeepFakes allow the creation of high-quality, convincing utterances and therefore pose a threat due to its potential applications such as impersonation or fake news. Methods for detecting these manipulations should be characterized by good generalization and stability leading to robustness against attacks conducted with techniques that are not explicitly included in the training. In this work, we introduce Attack Agnostic Dataset - a combination of two audio DeepFakes and one anti-spoofing datasets that, thanks to the disjoint use of attacks, can lead to better generalization of detection methods. We present a thorough analysis of current DeepFake detection methods and consider different audio features (front-ends). In addition, we propose a model based on LCNN with LFCC and mel-spectrogram front-end, which not only is characterized by a good generalization and stability results but also shows improvement over LFCC-based mode - we decrease standard deviation on all folds and EER in two folds by up to 5%.
Abstract（参考訳）: オーディオDeepFakesは高品質で説得力のある発話を作成できるため、偽造や偽ニュースなどの潜在的な応用のために脅威となる。これらの操作を検出する方法は、トレーニングに明示的に含まれないテクニックで実行された攻撃に対する堅牢性をもたらす優れた一般化と安定性によって特徴付けられるべきである。本稿では,アタック非依存データセットを紹介する。2つのオーディオディープフェイクと1つのアンチスプーフィングデータセットの組み合わせにより,アタックの非協力的利用により,検出方法をより一般化することができる。本稿では,現在のDeepFake検出手法を徹底的に分析し,様々な音声特徴(フロントエンド)について考察する。さらに,LCNN と LFCC と mel-spectrogram のフロントエンドを用いたモデルを提案する。これは,優れた一般化と安定性を特徴とするだけでなく,LFCC のモードよりも改善され,すべての折り畳みと EER の標準偏差を最大5%まで低減する。

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