論文の概要: Complex-valued neural networks for voice anti-spoofing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11800v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 21:49:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 16:38:00.948500
• Title: Complex-valued neural networks for voice anti-spoofing
• Title（参考訳）: 音声アンチスプーフィングのための複雑評価ニューラルネットワーク
• Authors: Nicolas M. M\"uller, Philip Sperl, Konstantin B\"ottinger
• Abstract要約: 現在のアンチスプーフィングおよびオーディオディープフェイク検出システムは、CQTやメルスペクトログラムのような等級スペクトルベースの特徴または畳み込みやシンク層によって処理される生オーディオを使用する。 本稿では,複雑な数値ニューラルネットワークを用いて入力音声を処理することにより,両手法の利点を組み合わせた新しい手法を提案する。 その結果、この手法は"In-the-Wild"アンチスプーフィングデータセットの従来の手法よりも優れており、説明可能なAIによる結果の解釈を可能にしていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current anti-spoofing and audio deepfake detection systems use either magnitude spectrogram-based features (such as CQT or Melspectrograms) or raw audio processed through convolution or sinc-layers. Both methods have drawbacks: magnitude spectrograms discard phase information, which affects audio naturalness, and raw-feature-based models cannot use traditional explainable AI methods. This paper proposes a new approach that combines the benefits of both methods by using complex-valued neural networks to process the complex-valued, CQT frequency-domain representation of the input audio. This method retains phase information and allows for explainable AI methods. Results show that this approach outperforms previous methods on the "In-the-Wild" anti-spoofing dataset and enables interpretation of the results through explainable AI. Ablation studies confirm that the model has learned to use phase information to detect voice spoofing.
• Abstract（参考訳）: 現在のアンチスプーフィングおよびオーディオディープフェイク検出システムは、CQTやメルスペクトログラムのような等級スペクトルベースの特徴または畳み込みやシンク層によって処理される生オーディオを使用する。 マグニチュードスペクトログラムは音声の自然性に影響を与える位相情報を破棄し、生の機能ベースのモデルは従来の説明可能なaiメソッドを使用しない。 本稿では、複素数値ニューラルネットワークを用いて入力音声のCQT周波数領域表現を処理することにより、両手法の利点を組み合わせた新しい手法を提案する。 この方法は相情報を保持し、説明可能なAI手法を可能にする。 その結果、この手法は"In-the-Wild"アンチスプーフィングデータセットの従来の手法よりも優れており、説明可能なAIによる結果の解釈を可能にする。 アブレーション研究は、このモデルが位相情報を用いて発声を検出することを学習したことを確認した。

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