論文の概要: Audio Anti-Spoofing Detection: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13914v1
- Date: Mon, 22 Apr 2024 06:52:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 15:05:12.933966
- Title: Audio Anti-Spoofing Detection: A Survey
- Title（参考訳）: 音声によるアンチスプーフィング検出:サーベイ
- Authors: Menglu Li, Yasaman Ahmadiadli, Xiao-Ping Zhang,
- Abstract要約: ディープラーニングは、Deepfakeとして知られるマルチメディアフェイクコンテンツを操作または作成できる洗練されたアルゴリズムを生み出した。
防汚対策の開発を促進するため, 防汚対策の音響的課題が編成されている。
本稿では,アルゴリズムアーキテクチャ,最適化手法,アプリケーション一般化性,評価指標,パフォーマンス比較,利用可能なデータセット,オープンソース可用性など,検出パイプライン内のすべてのコンポーネントについて,包括的なレビューを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3348524333159
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The availability of smart devices leads to an exponential increase in multimedia content. However, the rapid advancements in deep learning have given rise to sophisticated algorithms capable of manipulating or creating multimedia fake content, known as Deepfake. Audio Deepfakes pose a significant threat by producing highly realistic voices, thus facilitating the spread of misinformation. To address this issue, numerous audio anti-spoofing detection challenges have been organized to foster the development of anti-spoofing countermeasures. This survey paper presents a comprehensive review of every component within the detection pipeline, including algorithm architectures, optimization techniques, application generalizability, evaluation metrics, performance comparisons, available datasets, and open-source availability. For each aspect, we conduct a systematic evaluation of the recent advancements, along with discussions on existing challenges. Additionally, we also explore emerging research topics on audio anti-spoofing, including partial spoofing detection, cross-dataset evaluation, and adversarial attack defence, while proposing some promising research directions for future work. This survey paper not only identifies the current state-of-the-art to establish strong baselines for future experiments but also guides future researchers on a clear path for understanding and enhancing the audio anti-spoofing detection mechanisms.
- Abstract（参考訳）: スマートデバイスが利用可能になると、マルチメディアコンテンツが指数関数的に増加する。
しかし、ディープラーニングの急速な進歩により、Deepfakeとして知られるマルチメディアフェイクコンテンツの操作や作成が可能な高度なアルゴリズムが生まれている。
オーディオディープフェイクは、非常に現実的な声を生み出すことで重大な脅威となり、誤報の拡散を促進する。
この問題に対処するため, 防汚対策の開発を促進するため, 多数の防汚対策が計画されている。
本稿では,アルゴリズムアーキテクチャ,最適化手法,アプリケーション一般化性,評価指標,パフォーマンス比較,利用可能なデータセット,オープンソース可用性など,検出パイプライン内のすべてのコンポーネントについて,包括的なレビューを行う。
それぞれの側面において,近年の進歩を体系的に評価し,既存の課題について議論する。
さらに,部分的スプーフィング検出,クロスデータセット評価,対人攻撃防御など,音声のアンチ・スプーフィングに関する新たな研究課題についても検討するとともに,今後の研究に向けて有望な研究方向を提案する。
本研究は,将来的な実験のための強力なベースラインを確立するための現状を明らかにするだけでなく,音声のアンチ・スポーフィング検出機構の理解と向上のための明確な経路を将来の研究者に案内するものである。
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