論文の概要: All-for-One and One-For-All: Deep learning-based feature fusion for Synthetic Speech Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15555v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 13:50:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 12:23:44.116111
• Title: All-for-One and One-For-All: Deep learning-based feature fusion for Synthetic Speech Detection
• Title（参考訳）: all-for-one and one-for-all: 合成音声検出のためのディープラーニングに基づく特徴融合
• Authors: Daniele Mari, Davide Salvi, Paolo Bestagini, and Simone Milani
• Abstract要約: 近年のディープラーニングとコンピュータビジョンの進歩により、マルチメディアコンテンツの合成と偽造がこれまで以上に容易にできるようになった。 本稿では,合成音声検出タスクについて文献で提案する3つの特徴セットについて考察し,それらと融合するモデルを提案する。 このシステムは異なるシナリオとデータセットでテストされ、反法医学的攻撃に対する堅牢性とその一般化能力を証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.429817510387473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in deep learning and computer vision have made the synthesis and counterfeiting of multimedia content more accessible than ever, leading to possible threats and dangers from malicious users. In the audio field, we are witnessing the growth of speech deepfake generation techniques, which solicit the development of synthetic speech detection algorithms to counter possible mischievous uses such as frauds or identity thefts. In this paper, we consider three different feature sets proposed in the literature for the synthetic speech detection task and present a model that fuses them, achieving overall better performances with respect to the state-of-the-art solutions. The system was tested on different scenarios and datasets to prove its robustness to anti-forensic attacks and its generalization capabilities.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングとコンピュータビジョンの進歩により、マルチメディアコンテンツの合成と偽造がこれまで以上にアクセスしやすくなり、悪意のあるユーザによる脅威や危険が生じた。 音声分野では,不正行為や個人情報盗難などの誤用を防止するための合成音声検出アルゴリズムの開発を提唱する,音声ディープフェイク生成技術の発達を目の当たりにしている。 本稿では,合成音声検出タスクの文献で提案されている3つの特徴セットについて考察し,それらと融合するモデルを提案する。 このシステムは異なるシナリオとデータセットでテストされ、反法医学的攻撃に対する堅牢性とその一般化能力を証明する。

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