論文の概要: Towards the Development of a Real-Time Deepfake Audio Detection System in Communication Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11778v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 13:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 20:29:45.096176
• Title: Towards the Development of a Real-Time Deepfake Audio Detection System in Communication Platforms
• Title（参考訳）: 通信プラットフォームにおけるリアルタイムディープフェイク音声検出システムの開発に向けて
• Authors: Jonat John Mathew, Rakin Ahsan, Sae Furukawa, Jagdish Gautham Krishna Kumar, Huzaifa Pallan, Agamjeet Singh Padda, Sara Adamski, Madhu Reddiboina, Arjun Pankajakshan,
• Abstract要約: ディープフェイクオーディオは、音声ストリームの整合性のためにリアルタイム検出を必要とする通信プラットフォームにおいて、ますます脅威となる。 本研究では,リアルタイム通信プラットフォームにおける静的ディープフェイク音声検出モデルの適用可能性を評価する。 ResnetとLCNNアーキテクチャに基づく2つのディープフェイク音声検出モデルを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5850093728139567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deepfake audio poses a rising threat in communication platforms, necessitating real-time detection for audio stream integrity. Unlike traditional non-real-time approaches, this study assesses the viability of employing static deepfake audio detection models in real-time communication platforms. An executable software is developed for cross-platform compatibility, enabling real-time execution. Two deepfake audio detection models based on Resnet and LCNN architectures are implemented using the ASVspoof 2019 dataset, achieving benchmark performances compared to ASVspoof 2019 challenge baselines. The study proposes strategies and frameworks for enhancing these models, paving the way for real-time deepfake audio detection in communication platforms. This work contributes to the advancement of audio stream security, ensuring robust detection capabilities in dynamic, real-time communication scenarios.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイクオーディオは、音声ストリームの整合性のためにリアルタイム検出を必要とする通信プラットフォームにおいて、ますます脅威となる。 本研究は,従来の非リアルタイム手法と異なり,リアルタイム通信プラットフォームにおける静的ディープフェイク音声検出モデルの適用可能性を評価する。 実行可能ソフトウェアはクロスプラットフォーム互換のために開発され、リアルタイム実行が可能である。 ResnetとLCNNアーキテクチャに基づく2つのディープフェイクオーディオ検出モデルは、ASVspoof 2019データセットを使用して実装されており、ASVspoof 2019チャレンジベースラインと比較してベンチマークパフォーマンスが達成されている。 本研究は、これらのモデルを強化するための戦略とフレームワークを提案し、通信プラットフォームにおけるリアルタイムディープフェイク音声検出の道を開いた。 この研究は、オーディオストリームセキュリティの進歩に寄与し、動的でリアルタイムな通信シナリオにおけるロバストな検出機能を保証する。

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