論文の概要: System Fingerprint Recognition for Deepfake Audio: An Initial Dataset and Investigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10489v3
• Date: Fri, 15 Sep 2023 07:19:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 19:07:04.336342
• Title: System Fingerprint Recognition for Deepfake Audio: An Initial Dataset and Investigation
• Title（参考訳）: deepfakeオーディオのためのシステム指紋認識 : 初期データセットと検討
• Authors: Xinrui Yan, Jiangyan Yi, Chenglong Wang, Jianhua Tao, Junzuo Zhou, Hao Gu, Ruibo Fu
• Abstract要約: システム指紋認識(SFR)のための最初のディープフェイク音声データセットを提案する。 最新の最先端のディープラーニング技術を利用する7つの中国ベンダーの音声合成システムからデータセットを収集した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.06875680387692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid progress of deep speech synthesis models has posed significant threats to society such as malicious content manipulation. Therefore, many studies have emerged to detect the so-called deepfake audio. However, existing works focus on the binary detection of real audio and fake audio. In real-world scenarios such as model copyright protection and digital evidence forensics, it is needed to know what tool or model generated the deepfake audio to explain the decision. This motivates us to ask: Can we recognize the system fingerprints of deepfake audio? In this paper, we present the first deepfake audio dataset for system fingerprint recognition (SFR) and conduct an initial investigation. We collected the dataset from the speech synthesis systems of seven Chinese vendors that use the latest state-of-the-art deep learning technologies, including both clean and compressed sets. In addition, to facilitate the further development of system fingerprint recognition methods, we provide extensive benchmarks that can be compared and research findings. The dataset will be publicly available. .
• Abstract（参考訳）: 深層音声合成モデルの急速な進歩は、悪質なコンテンツ操作のような社会に大きな脅威をもたらした。 そのため、いわゆるディープフェイク音声を検出するために多くの研究がなされている。 しかし、既存の研究は、実際のオーディオと偽オーディオのバイナリ検出に焦点を当てている。 モデル著作権保護やデジタル証拠法医学のような現実世界のシナリオでは、決定を説明するためにどのツールやモデルがディープフェイク音声を生成するかを知る必要がある。 ディープフェイクオーディオのシステム指紋を認識できますか? 本稿では,システム指紋認識(SFR)のための最初のディープフェイク音声データセットを提示し,初期調査を行う。 クリーンセットと圧縮セットの両方を含む最新のディープラーニング技術を使用している7つの中国ベンダーの音声合成システムからデータセットを収集した。 さらに,システム指紋認識手法のさらなる開発を促進するために,比較可能な広範囲なベンチマークと研究結果を提供する。 データセットは公開される予定だ。 .

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