論文の概要: Faked Speech Detection with Zero Prior Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12573v6
- Date: Tue, 2 Apr 2024 07:58:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 14:21:15.330299
- Title: Faked Speech Detection with Zero Prior Knowledge
- Title（参考訳）: 事前知識ゼロのファクト音声検出
- Authors: Sahar Al Ajmi, Khizar Hayat, Alaa M. Al Obaidi, Naresh Kumar, Munaf Najmuldeen, 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。
本稿では,3層を隠蔽し,重層と落層を交互に交互に配置した逐次モデルに基づくディープニューラルネットワークを提案する。
人間の観察者の場合の85%の精度に対して、テストケースの94%の正確な分類が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.407976495888858
- 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. We propose a deep neural network following a sequential model that comprises three hidden layers, with alternating dense and drop out layers. The proposed model was trained on a set of 26 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) (The dataset can be provided, in raw form, by writing an email to the first author). 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, as we were able to get at least 94% correct classification of the test cases, as against the 85% accuracy in the case of human observers.
- 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の革命によって、関連する技術はほとんどの人がアクセスできるようになり、犯罪者が犯罪や偽造を犯すのが簡単になった。
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。
本稿では,3層を隠蔽し,重層と落層を交互に交互に配置したシーケンシャルモデルに基づくディープニューラルネットワークを提案する。
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26の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、特にこの作業のために作られた。全英データセットと混合データセット(アラビア語+英語)である(データセットは、最初の著者にメールを書くことで、生の形式で提供される)。
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。
その結果,ヒト検体では85%の精度で,少なくとも94%の正確な検体分類が得られたため,有意な精度が得られた。
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