論文の概要: An RFP dataset for Real, Fake, and Partially fake audio detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17721v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 23:00:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 19:40:37.899753
• Title: An RFP dataset for Real, Fake, and Partially fake audio detection
• Title（参考訳）: Real, Fake, partially fake 音声検出のためのRFPデータセット
• Authors: Abdulazeez AlAli, George Theodorakopoulos,
• Abstract要約: RFP da-tasetは、部分的フェイク(PF)、雑音を伴う音声、音声変換(VC)、テキスト音声(TTS)、リアルの5つの異なるオーディオタイプから構成される。 その後、データは複数の検出モデルを評価するために使用され、利用可能なモデルは、完全に偽のオーディオではなく、PFオーディオを検出するときに、著しく高い等速誤差率(EER)を発生させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36832029288386137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in deep learning have enabled the creation of natural-sounding synthesised speech. However, attackers have also utilised these tech-nologies to conduct attacks such as phishing. Numerous public datasets have been created to facilitate the development of effective detection models. How-ever, available datasets contain only entirely fake audio; therefore, detection models may miss attacks that replace a short section of the real audio with fake audio. In recognition of this problem, the current paper presents the RFP da-taset, which comprises five distinct audio types: partial fake (PF), audio with noise, voice conversion (VC), text-to-speech (TTS), and real. The data are then used to evaluate several detection models, revealing that the available detec-tion models incur a markedly higher equal error rate (EER) when detecting PF audio instead of entirely fake audio. The lowest EER recorded was 25.42%. Therefore, we believe that creators of detection models must seriously consid-er using datasets like RFP that include PF and other types of fake audio.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの進歩により、自然な音声合成音声の作成が可能となった。 しかし、攻撃者はこれらの技術理論を利用してフィッシングのような攻撃を行った。 効果的な検出モデルの開発を容易にするために、多くの公開データセットが作成されている。 いずれにせよ、利用可能なデータセットは、完全に偽のオーディオのみを含むため、検出モデルは、実際のオーディオの短い部分を偽のオーディオに置き換える攻撃を見逃す可能性がある。 この問題を認識し,本論文では,部分的偽音(PF),雑音を伴う音声,音声変換(VC),テキスト音声(TTS),リアルタイムの5つの異なる音声タイプからなるRFP da-tasetについて述べる。 その後、データは複数の検出モデルを評価するために使用され、利用可能なdetec-tionモデルは、完全に偽のオーディオではなく、PFオーディオを検出するときに、著しく高い等速誤差率(EER)をもたらすことが明らかになった。 EERの最低値は25.42%だった。 したがって、検出モデルの作成者は、PFやその他の偽オーディオを含むRFPのようなデータセットを使用して、重大にコンシドレートする必要があると信じている。

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