論文の概要: Coarse-to-Fine Proposal Refinement Framework for Audio Temporal Forgery Detection and Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16554v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 15:07:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 16:55:42.936167
• Title: Coarse-to-Fine Proposal Refinement Framework for Audio Temporal Forgery Detection and Localization
• Title（参考訳）: 音声の時間的偽造検出と位置推定のための粗大な提案補充フレームワーク
• Authors: Junyan Wu, Wei Lu, Xiangyang Luo, Rui Yang, Qian Wang, Xiaochun Cao,
• Abstract要約: 本稿では、フレームレベル検出ネットワーク(FDN)と、音声の時間的偽造検出とローカライゼーションのための改良ネットワーク(PRN)を提案する。 FDNは、偽のフレーム間で情報的不整合の手がかりを抽出し、偽の領域を大まかに示すのに有用な識別的特徴を得る。 PRNは、FDNから派生した粗粒度の提案を洗練するために、信頼スコアと回帰オフセットを予測する責任がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.899082019130766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, a novel form of audio partial forgery has posed challenges to its forensics, requiring advanced countermeasures to detect subtle forgery manipulations within long-duration audio. However, existing countermeasures still serve a classification purpose and fail to perform meaningful analysis of the start and end timestamps of partial forgery segments. To address this challenge, we introduce a novel coarse-to-fine proposal refinement framework (CFPRF) that incorporates a frame-level detection network (FDN) and a proposal refinement network (PRN) for audio temporal forgery detection and localization. Specifically, the FDN aims to mine informative inconsistency cues between real and fake frames to obtain discriminative features that are beneficial for roughly indicating forgery regions. The PRN is responsible for predicting confidence scores and regression offsets to refine the coarse-grained proposals derived from the FDN. To learn robust discriminative features, we devise a difference-aware feature learning (DAFL) module guided by contrastive representation learning to enlarge the sensitive differences between different frames induced by minor manipulations. We further design a boundary-aware feature enhancement (BAFE) module to capture the contextual information of multiple transition boundaries and guide the interaction between boundary information and temporal features via a cross-attention mechanism. Extensive experiments show that our CFPRF achieves state-of-the-art performance on various datasets, including LAV-DF, ASVS2019PS, and HAD.
• Abstract（参考訳）: 近年、音声部分偽造の新たな形態が法医学に課題を提起し、長期音響における微妙な偽造操作を検出するための高度な対策を必要としている。 しかし、既存の対策はいまだに分類の目的を果たすものであり、部分的フォージェリーセグメントの開始と終了のタイムスタンプを有意義に分析することができない。 この課題に対処するために,フレームレベル検出ネットワーク(FDN)と提案改善ネットワーク(PRN)を組み込んだCFPRF(coarse-to-fine proposal refinement framework)を導入する。 具体的には、FDNは、偽のフレーム間で情報的不整合の手がかりを抽出し、偽の領域を大まかに示すのに有用な識別的特徴を得る。 PRNは、FDNから派生した粗いきめ細かな提案を洗練させるために、信頼スコアと回帰オフセットを予測する責任がある。 頑健な識別特徴を学習するために,コントラスト表現学習によって誘導される差分認識特徴学習(DAFL)モジュールを考案し,微調整によって引き起こされる異なるフレーム間の感度差を増大させる。 さらに,複数の遷移境界のコンテキスト情報を捕捉し,境界情報と時間的特徴との相互作用を相互注意機構を介して導く境界対応機能拡張(BAFE)モジュールを設計する。 我々のCFPRFは,LAV-DF,ASVS2019PS,HADなど,さまざまなデータセットで最先端のパフォーマンスを実現している。

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