論文の概要: Detecting music deepfakes is easy but actually hard

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04181v2
• Date: Wed, 22 May 2024 09:31:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 05:11:11.832324
• Title: Detecting music deepfakes is easy but actually hard
• Title（参考訳）: 音楽のディープフェイク検出は簡単だけど難しい
• Authors: Darius Afchar, Gabriel Meseguer-Brocal, Romain Hennequin,
• Abstract要約: 音楽のディープフェイクは、ストリーミングサービスに対する詐欺や、人間のアーティストに対する不公平な競争の脅威となる。 本稿では,実際の音声と偽の再構成を含むデータセット上での分類器の訓練の可能性を示し,99.8%の精度を実現する。 私たちの知る限り、これは音楽の偽造を規制するツールである音楽のディープフェイク検知器を初めて発表したことを意味している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.070014188337307
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the face of a new era of generative models, the detection of artificially generated content has become a matter of utmost importance. The ability to create credible minute-long music deepfakes in a few seconds on user-friendly platforms poses a real threat of fraud on streaming services and unfair competition to human artists. This paper demonstrates the possibility (and surprising ease) of training classifiers on datasets comprising real audio and fake reconstructions, achieving a convincing accuracy of 99.8%. To our knowledge, this marks the first publication of a music deepfake detector, a tool that will help in the regulation of music forgery. Nevertheless, informed by decades of literature on forgery detection in other fields, we stress that a good test score is not the end of the story. We step back from the straightforward ML framework and expose many facets that could be problematic with such a deployed detector: calibration, robustness to audio manipulation, generalisation to unseen models, interpretability and possibility for recourse. This second part acts as a position for future research steps in the field and a caveat to a flourishing market of fake content checkers.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの新たな時代に直面して、人工的に生成されたコンテンツの検出が最も重要になっている。 ユーザーフレンドリーなプラットフォーム上で数秒で、信頼できる分間の音楽ディープフェイクを作る能力は、ストリーミングサービスに対する詐欺や、人間のアーティストに対する不公平な競争の脅威をもたらす。 本稿では、実際の音声と偽の再構成を含むデータセット上でのトレーニング分類器の可能性(および驚くほど容易)を示し、99.8%の精度を実現する。 私たちの知る限り、これは音楽の偽造を規制するツールである音楽のディープフェイク検知器を初めて発表したことを意味している。 しかし、他の分野における偽造検出に関する何十年もの文献から、良いテストスコアは物語の終わりではないと強調されている。 私たちは、単純なMLフレームワークから離れ、キャリブレーション、オーディオ操作に対する堅牢性、目に見えないモデルへの一般化、解釈可能性、リコースの可能性といった、このようなデプロイされたディテクターで問題となる可能性のある多くのファセットを公開します。 この第2部は、この分野における今後の研究の歩みと、偽コンテンツチェッカーの繁栄市場への注意点として機能する。

関連論文リスト

• Deepfake detection in videos with multiple faces using geometric-fakeness features [79.16635054977068]
  被害者や人物のディープフェイクは、脅迫、ゆがみ、金融詐欺の詐欺師によって使用される。 本研究では,映像中の顔の存在の動的度を特徴付ける幾何学的フェイクネス機能(GFF)を提案する。 我々は、ビデオに同時に存在する複数の顔でビデオを分析するために、我々のアプローチを採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T13:10:34Z)
• Fooling State-of-the-Art Deepfake Detection with High-Quality Deepfakes [2.0883760606514934]
  我々は、複数の研究データセットで証明されたディープフェイク検出器が、よく作られた偽物と現実世界のシナリオで未だに苦戦していることを示す。 我々は,90個の高品質のディープフェイクを生成するために,高度な顔ブレンディング技術とともに,顔交換のための新しいオートエンコーダを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-09T09:08:49Z)
• Why Do Facial Deepfake Detectors Fail? [9.60306700003662]
  近年のディープフェイク技術の発展により、ビデオ、画像、オーディオなどの非常に現実的な偽メディアの作成が可能になった。 これらの資料は、偽造、偽情報、さらには国家安全保障に対する脅威など、人間の認証に重大な課題を提起している。 いくつかのディープフェイク検出アルゴリズムが提案されており、ディープフェイク作成者とディープフェイク検出装置との間の武器競争が進行中である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-25T20:54:02Z)
• Deepfake CAPTCHA: A Method for Preventing Fake Calls [5.810459869589559]
  リアルタイムディープフェイク対策としてD-CAPTCHAを提案する。 アプローチは、ディープフェイクモデルに挑戦して、その能力を超えるコンテンツを生成することで、相手をスポットライトに強制することである。 既存のCAPTCHAとは対照的に、コンテンツを分類する能力とは対照的に、コンテンツを作成するAIの能力に挑戦する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-08T15:34:19Z)
• Deepfake audio detection by speaker verification [79.99653758293277]
  本研究では,話者の生体特性のみを活用する新しい検出手法を提案する。 提案手法は,既成話者検証ツールに基づいて実装することができる。 そこで我々は,3つの一般的なテストセット上で,優れた性能,高い一般化能力,高ロバスト性を有する音声障害に対する高ロバスト性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T13:46:29Z)
• Deepfake Caricatures: Amplifying attention to artifacts increases deepfake detection by humans and machines [17.7858728343141]
  ディープフェイクは誤報を燃やすことでデジタルウェルビーイングに深刻な脅威をもたらす。 ディープフェイクビデオのアーティファクトを増幅するフレームワークを導入し、人々がより検出できるようにする。 本稿では,ビデオアーティファクトをハイライトするアテンションマップを作成するために,人間の反応をトレーニングする,新しい半教師付きアーティファクトアテンションモジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T14:43:49Z)
• Audio-Visual Person-of-Interest DeepFake Detection [77.04789677645682]
  本研究の目的は、現実世界で遭遇する様々な操作方法やシナリオに対処できるディープフェイク検出器を提案することである。 我々は、対照的な学習パラダイムを活用して、各アイデンティティに対して最も識別しやすい、移動面と音声セグメントの埋め込みを学習する。 本手法は,シングルモダリティ(オーディオのみ,ビデオのみ)とマルチモダリティ(オーディオビデオ)の両方を検出でき,低品質・低画質ビデオに対して堅牢である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T20:51:40Z)
• Partially Fake Audio Detection by Self-attention-based Fake Span Discovery [89.21979663248007]
  本稿では,部分的に偽の音声を検出する自己認識機構を備えた質問応答(フェイクスパン発見)戦略を導入することで,新たな枠組みを提案する。 ADD 2022の部分的に偽の音声検出トラックで第2位にランクインした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-14T13:20:55Z)
• Watch Those Words: Video Falsification Detection Using Word-Conditioned Facial Motion [82.06128362686445]
  本稿では,安価なディープフェイクと視覚的に説得力のあるディープフェイクの両方を扱うためのマルチモーダルな意味法医学的アプローチを提案する。 帰属という概念を利用して、ある話者と他の話者を区別する個人固有の生体パターンを学習する。 既存の個人固有のアプローチとは異なり、この手法は口唇の操作に焦点を当てた攻撃にも有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-21T01:57:04Z)
• Artificial Fingerprinting for Generative Models: Rooting Deepfake Attribution in Training Data [64.65952078807086]
  光現実性画像生成は、GAN(Generative Adversarial Network)のブレークスルーにより、新たな品質レベルに達した。 しかし、このようなディープフェイクのダークサイド、すなわち生成されたメディアの悪意ある使用は、視覚的誤報に関する懸念を提起する。 我々は,モデルに人工指紋を導入することによって,深度検出の積極的な,持続可能なソリューションを模索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T16:49:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。