論文の概要: AVTENet: Audio-Visual Transformer-based Ensemble Network Exploiting Multiple Experts for Video Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13103v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 19:01:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-24 01:37:27.568443
• Title: AVTENet: Audio-Visual Transformer-based Ensemble Network Exploiting Multiple Experts for Video Deepfake Detection
• Title（参考訳）: AVTENet:ビデオディープフェイク検出に複数のエキスパートを駆使したオーディオ・ビジュアルトランスフォーマーによるアンサンブルネットワーク
• Authors: Ammarah Hashmi, Sahibzada Adil Shahzad, Chia-Wen Lin, Yu Tsao, Hsin-Min Wang
• Abstract要約: 近年の超現実的なディープフェイクビデオの普及は、オーディオと視覚の偽造の脅威に注意を向けている。 AI生成のフェイクビデオの検出に関するこれまでのほとんどの研究は、視覚的モダリティまたはオーディオ的モダリティのみを使用していた。 音響操作と視覚操作の両方を考慮したAVTENet(Audio-Visual Transformer-based Ensemble Network)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.448283629898214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Forged content shared widely on social media platforms is a major social problem that requires increased regulation and poses new challenges to the research community. The recent proliferation of hyper-realistic deepfake videos has drawn attention to the threat of audio and visual forgeries. Most previous work on detecting AI-generated fake videos only utilizes visual modality or audio modality. While there are some methods in the literature that exploit audio and visual modalities to detect forged videos, they have not been comprehensively evaluated on multi-modal datasets of deepfake videos involving acoustic and visual manipulations. Moreover, these existing methods are mostly based on CNN and suffer from low detection accuracy. Inspired by the recent success of Transformer in various fields, to address the challenges posed by deepfake technology, in this paper, we propose an Audio-Visual Transformer-based Ensemble Network (AVTENet) framework that considers both acoustic manipulation and visual manipulation to achieve effective video forgery detection. Specifically, the proposed model integrates several purely transformer-based variants that capture video, audio, and audio-visual salient cues to reach a consensus in prediction. For evaluation, we use the recently released benchmark multi-modal audio-video FakeAVCeleb dataset. For a detailed analysis, we evaluate AVTENet, its variants, and several existing methods on multiple test sets of the FakeAVCeleb dataset. Experimental results show that our best model outperforms all existing methods and achieves state-of-the-art performance on Testset-I and Testset-II of the FakeAVCeleb dataset.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォーム上で広く共有されているコンテンツは、規制の強化と研究コミュニティに新たな課題をもたらす主要な社会問題である。 近年の超現実的なディープフェイクビデオの普及は、オーディオと視覚の偽造の脅威に注意を向けている。 aiが生成する偽ビデオを検出する以前の作業のほとんどは、ビジュアルモダリティやオーディオモダリティのみを使用している。 フォージビデオの検出には音声と視覚のモダリティを利用するいくつかの手法があるが、音響と視覚の操作を含むディープフェイクビデオのマルチモーダルデータセットでは包括的に評価されていない。 さらに、これらの既存の手法はcnnに基づいており、検出精度が低い。 本稿では,様々な分野におけるトランスフォーマーの最近の成功に触発されて,deepfake技術が生み出す課題に対処し,音響操作と視覚操作の両方を考慮し,効果的な映像偽造検出を実現するオーディオ・ビジュアル・トランスフォーマー・ベースのアンサンブル・ネットワーク(avtenet)フレームワークを提案する。 特に,提案モデルでは,映像,音声,音声・視覚の有能な手がかりを捉え,予測のコンセンサスに到達するために,純粋にトランスフォーマーに基づくいくつかの変種を統合する。 評価には、最近リリースされたマルチモーダルオーディオビデオFakeAVCelebデータセットを使用する。 AVTENetとその変種およびいくつかの既存手法をFakeAVCelebデータセットの複数のテストセット上で評価する。 実験の結果,本モデルが既存の手法を上回っており,fakeavcelebデータセットのtestset-iおよびtestset-iiにおいて最先端の性能を達成していることがわかった。

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