論文の概要: Targeted Augmented Data for Audio Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07598v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 12:31:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 16:41:55.761506
• Title: Targeted Augmented Data for Audio Deepfake Detection
• Title（参考訳）: オーディオディープフェイク検出のためのターゲット拡張データ
• Authors: Marcella Astrid, Enjie Ghorbel, Djamila Aouada,
• Abstract要約: そこで本研究では,モデルの決定境界をターゲットとした音声疑似フェイク生成手法を提案する。 敵の攻撃に触発されて、元の実際のデータを摂動させ、不明瞭な予測確率で擬似フェイクを合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.671275975119089
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The availability of highly convincing audio deepfake generators highlights the need for designing robust audio deepfake detectors. Existing works often rely solely on real and fake data available in the training set, which may lead to overfitting, thereby reducing the robustness to unseen manipulations. To enhance the generalization capabilities of audio deepfake detectors, we propose a novel augmentation method for generating audio pseudo-fakes targeting the decision boundary of the model. Inspired by adversarial attacks, we perturb original real data to synthesize pseudo-fakes with ambiguous prediction probabilities. Comprehensive experiments on two well-known architectures demonstrate that the proposed augmentation contributes to improving the generalization capabilities of these architectures.
• Abstract（参考訳）: 高精細なオーディオディープフェイクジェネレータが利用可能であることは、堅牢なオーディオディープフェイク検出器を設計する必要性を強調している。 既存の作品は、トレーニングセットで利用可能な実データと偽データにのみ依存することが多く、過度に適合する可能性があるため、目に見えない操作に対するロバスト性が低下する可能性がある。 音響ディープフェイク検出器の一般化能力を高めるために,モデルの決定境界をターゲットとした音声擬似フェイクを生成する手法を提案する。 敵の攻撃に触発されて、元の実際のデータを摂動させ、不明瞭な予測確率で擬似フェイクを合成する。 2つのよく知られたアーキテクチャに関する総合的な実験は、提案された拡張がこれらのアーキテクチャの一般化能力の向上に寄与することを示した。

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