論文の概要: A Survey on Speech Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13914v2
• Date: Mon, 14 Jul 2025 22:26:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.675318
• Title: A Survey on Speech Deepfake Detection
• Title（参考訳）: 音声ディープフェイク検出に関する調査
• Authors: Menglu Li, Yasaman Ahmadiadli, Xiao-Ping Zhang,
• Abstract要約: 音声ディープフェイクは、現実的な音声を生成し、誤情報を広げることで深刻な脅威となる。 これに対抗するために、ディープフェイク検出技術を推進するために多くの課題が編成されている。 我々は2024年3月までに200以上の論文を体系的に分析した。
• 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, advancements in deep learning have also enabled the creation of highly sophisticated Deepfake content, including speech Deepfakes, which pose a serious threat by generating realistic voices and spreading misinformation. To combat this, numerous challenges have been organized to advance speech Deepfake detection techniques. In this survey, we systematically analyze more than 200 papers published up to March 2024. We provide a comprehensive review of each component in the detection pipeline, including model architectures, optimization techniques, generalizability, evaluation metrics, performance comparisons, available datasets, and open source availability. For each aspect, we assess recent progress and discuss ongoing challenges. In addition, we explore emerging topics such as partial Deepfake detection, cross-dataset evaluation, and defences against adversarial attacks, while suggesting promising research directions. This survey not only identifies the current state of the art to establish strong baselines for future experiments but also offers clear guidance for researchers aiming to enhance speech Deepfake detection systems.
• 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進歩により、音声のディープフェイクを含む高度に洗練されたディープフェイクコンテンツの作成が可能になった。 これに対抗するために、ディープフェイク検出技術を推進するために多くの課題が編成されている。 本調査では,2024年3月までに200以上の論文を体系的に分析した。 モデルアーキテクチャ、最適化テクニック、一般化可能性、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、検出パイプラインの各コンポーネントの包括的なレビューを行います。 各側面について、最近の進歩を評価し、進行中の課題について議論する。 また,Deepfake の部分的検出,クロスデータセット評価,敵攻撃に対する防御などの新たな課題について検討し,将来的な研究方向性を示唆する。 この調査は、将来の実験のための強力なベースラインを確立するための現在の最先端技術を特定するだけでなく、音声ディープフェイク検出システムを強化することを目的とした研究者の明確なガイダンスも提供する。

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