論文の概要: The Codecfake Dataset and Countermeasures for the Universally Detection of Deepfake Audio

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04880v1
• Date: Wed, 8 May 2024 08:28:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 15:04:15.599475
• Title: The Codecfake Dataset and Countermeasures for the Universally Detection of Deepfake Audio
• Title（参考訳）: ディープフェイク音声の普遍的検出のためのコーデックフェイクデータセットと対策
• Authors: Yuankun Xie, Yi Lu, Ruibo Fu, Zhengqi Wen, Zhiyong Wang, Jianhua Tao, Xin Qi, Xiaopeng Wang, Yukun Liu, Haonan Cheng, Long Ye, Yi Sun,
• Abstract要約: 本稿では,ALMに基づく音声生成手法のメカニズム,ニューラルからウェーブフォームへの変換に着目した。 ドメインバランスと一般化されたミニマを学習するための CSAM 戦略を提案する。 実験の結果,CodecfakeデータセットとCSAMストラテジーを用いたVocodedデータセットの併用により,EER(Equal Error Rate)は0.616%と低かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.84634652376024
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the proliferation of Audio Language Model (ALM) based deepfake audio, there is an urgent need for effective detection methods. Unlike traditional deepfake audio generation, which often involves multi-step processes culminating in vocoder usage, ALM directly utilizes neural codec methods to decode discrete codes into audio. Moreover, driven by large-scale data, ALMs exhibit remarkable robustness and versatility, posing a significant challenge to current audio deepfake detection (ADD) models. To effectively detect ALM-based deepfake audio, we focus on the mechanism of the ALM-based audio generation method, the conversion from neural codec to waveform. We initially construct the Codecfake dataset, an open-source large-scale dataset, including two languages, millions of audio samples, and various test conditions, tailored for ALM-based audio detection. Additionally, to achieve universal detection of deepfake audio and tackle domain ascent bias issue of original SAM, we propose the CSAM strategy to learn a domain balanced and generalized minima. Experiment results demonstrate that co-training on Codecfake dataset and vocoded dataset with CSAM strategy yield the lowest average Equal Error Rate (EER) of 0.616% across all test conditions compared to baseline models.
• Abstract（参考訳）: 音声言語モデル(ALM)に基づくディープフェイク音声の普及により,効果的な検出法が緊急に必要となる。 従来のディープフェイク音声生成とは違い、Vocoderの使用で終わるマルチステッププロセスでは、ALMはニューラルコーデック法を直接利用して離散的なコードをオーディオに復号する。 さらに、大規模データによって駆動されるALMは、顕著な堅牢性と汎用性を示し、現在のオーディオディープフェイク検出(ADD)モデルにとって大きな課題となっている。 ALMに基づくディープフェイク音声を効果的に検出するために、我々はALMに基づく音声生成手法のメカニズム、ニューラルコーデックから波形への変換に焦点を当てた。 Codecfakeデータセットは、2つの言語、数百万のオーディオサンプル、および様々なテスト条件を含むオープンソースの大規模データセットで、ALMベースのオーディオ検出に適したものだ。 さらに,Depfake音声の普遍的検出と,元のSAMのドメイン上昇バイアス問題に取り組むために,ドメインバランスと一般化されたミニマを学習するためのCSAM戦略を提案する。 実験結果から,CSAM戦略を用いたCodecfakeデータセットとvocodedデータセットの併用により,ベースラインモデルと比較してテスト条件全体のEER(Equal Error Rate)が0.616%低かった。

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