論文の概要: Interpretable Temporal Class Activation Representation for Audio Spoofing Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08825v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 05:36:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 21:08:42.600324
• Title: Interpretable Temporal Class Activation Representation for Audio Spoofing Detection
• Title（参考訳）: 音声スポフィング検出のための解釈可能な時間的クラスアクティベーション表現
• Authors: Menglu Li, Xiao-Ping Zhang,
• Abstract要約: 我々は、wav2vec 2.0モデルと注意的発話レベルの特徴を利用して、解釈可能性を直接モデルのアーキテクチャに統合する。 ASVspoof 2019-LAセットのEERは0.51%、min t-DCFは0.0165である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.476305130252989
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explaining the decisions made by audio spoofing detection models is crucial for fostering trust in detection outcomes. However, current research on the interpretability of detection models is limited to applying XAI tools to post-trained models. In this paper, we utilize the wav2vec 2.0 model and attentive utterance-level features to integrate interpretability directly into the model's architecture, thereby enhancing transparency of the decision-making process. Specifically, we propose a class activation representation to localize the discriminative frames contributing to detection. Furthermore, we demonstrate that multi-label training based on spoofing types, rather than binary labels as bonafide and spoofed, enables the model to learn distinct characteristics of different attacks, significantly improving detection performance. Our model achieves state-of-the-art results, with an EER of 0.51% and a min t-DCF of 0.0165 on the ASVspoof2019-LA set.
• Abstract（参考訳）: 音声スプーフィング検出モデルによる決定を説明することは、検出結果に対する信頼を高めるために重要である。 しかし,検出モデルの解釈可能性に関する現在の研究は,学習後のモデルにXAIツールを適用することに限定されている。 本稿では、wav2vec 2.0モデルと注意的発話レベルの特徴を利用して、解釈可能性を直接モデルのアーキテクチャに統合し、意思決定プロセスの透明性を高める。 具体的には,検出に寄与する識別フレームをローカライズするクラスアクティベーション表現を提案する。 さらに,2進ラベルではなく,スプーフィング型に基づくマルチラベルトレーニングにより,異なる攻撃特性を学習し,検出性能を著しく向上することを示す。 ASVspoof2019-LAセットのEERは0.51%、min t-DCFは0.0165である。

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