論文の概要: Faked Speech Detection with Zero Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12573v5
• Date: Sun, 3 Sep 2023 07:16:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 07:33:21.819407
• Title: Faked Speech Detection with Zero Knowledge
• Title（参考訳）: 知識ゼロの偽音声認識
• Authors: Sahar Al Ajmi, Khizar Hayat, Alaa M. Al Obaidi, Naresh Kumar, Munaf Najmuldeen and Baptiste Magnier
• Abstract要約: 本稿では,入力音声を実物または模倣物として盲目的に分類する分類器を開発するニューラルネットワーク手法を提案する。 提案モデルは,大規模な音声データセットから抽出した重要な特徴の集合に基づいて訓練された。 比較のために,被験者を母語話者とし,人間の検査によって音声も分類した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5515299924109858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audio is one of the most used ways of human communication, but at the same time it can be easily misused to trick people. With the revolution of AI, the related technologies are now accessible to almost everyone thus making it simple for the criminals to commit crimes and forgeries. In this work, we introduce a neural network method to develop a classifier that will blindly classify an input audio as real or mimicked; the word 'blindly' refers to the ability to detect mimicked audio without references or real sources. The proposed model was trained on a set of important features extracted from a large dataset of audios to get a classifier that was tested on the same set of features from different audios. The data was extracted from two raw datasets, especially composed for this work; an all English dataset and a mixed dataset (Arabic plus English). These datasets have been made available, in raw form, through GitHub for the use of the research community at https://github.com/SaSs7/Dataset. For the purpose of comparison, the audios were also classified through human inspection with the subjects being the native speakers. The ensued results were interesting and exhibited formidable accuracy.
• Abstract（参考訳）: オーディオは人間のコミュニケーションの最もよく使われる方法の1つだが、同時に、人を騙すために簡単に誤用することができる。 aiの革命により、関連する技術はほとんどの人が利用できるようになり、犯罪者が犯罪や偽造を簡単に行えるようになった。 本研究では,入力音声を実または模倣音として盲目的に分類する分類器を開発するニューラルネットワーク手法を提案する。 提案モデルでは,大規模なオーディオデータセットから抽出した重要な特徴のセットに基づいて,異なるオーディオから同じ特徴のセットでテストされた分類器を学習した。 データは2つの生のデータセットから抽出され、特にこの研究のために構成された。 これらのデータセットはGitHubを通じて、https://github.com/SaSs7/Dataset.comのリサーチコミュニティで利用できる。 比較のために,被験者を母語話者とし,人間の検査によって音声も分類した。 その後の結果は興味深いものであり、非常に正確であった。

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