論文の概要: Does Current Deepfake Audio Detection Model Effectively Detect ALM-based Deepfake Audio?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10853v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 13:45:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 13:25:13.778213
• Title: Does Current Deepfake Audio Detection Model Effectively Detect ALM-based Deepfake Audio?
• Title（参考訳）: 現在のディープフェイク音声検出モデルはALMに基づくディープフェイク音声を効果的に検出するか?
• Authors: Yuankun Xie, Chenxu Xiong, Xiaopeng Wang, Zhiyong Wang, Yi Lu, Xin Qi, Ruibo Fu, Yukun Liu, Zhengqi Wen, Jianhua Tao, Guanjun Li, Long Ye,
• Abstract要約: 音声言語モデル(ALM)は、大規模言語モデルと音声ニューラルコーデックの発展により急速に進歩している。 本稿では,ALM音声に対する電流対策(CM)の有効性について検討する。 その結果,最新のCMはALMに基づく音声を効果的に検出でき,ほとんどのALM試験条件下では0%の誤差率が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.38305757279412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Currently, Audio Language Models (ALMs) are rapidly advancing due to the developments in large language models and audio neural codecs. These ALMs have significantly lowered the barrier to creating deepfake audio, generating highly realistic and diverse types of deepfake audio, which pose severe threats to society. Consequently, effective audio deepfake detection technologies to detect ALM-based audio have become increasingly critical. This paper investigate the effectiveness of current countermeasure (CM) against ALM-based audio. Specifically, we collect 12 types of the latest ALM-based deepfake audio and utilizing the latest CMs to evaluate. Our findings reveal that the latest codec-trained CM can effectively detect ALM-based audio, achieving 0% equal error rate under most ALM test conditions, which exceeded our expectations. This indicates promising directions for future research in ALM-based deepfake audio detection.
• Abstract（参考訳）: 現在、大規模言語モデルとオーディオニューラルコーデックの発展により、ALM(Audio Language Models)は急速に進歩している。 これらのALMは、ディープフェイクオーディオを作成するための障壁を大幅に減らし、非常に現実的で多様なディープフェイクオーディオを生成し、社会に深刻な脅威をもたらしている。 その結果、ALMに基づく音声を検出するための効果的なオーディオディープフェイク検出技術がますます重要になっている。 本稿では,ALM音声に対する電流対策(CM)の有効性について検討する。 具体的には,最新のALMベースのディープフェイク音声を12種類収集し,最新のCMを用いて評価する。 以上の結果から,最新のコーデック学習CMはALMベースの音声を効果的に検出でき,ALMテスト条件のほとんどで0%の誤差率を達成できた。 これはALMに基づくディープフェイク音声検出における将来的な研究の方向性を示す。

関連論文リスト

• SafeEar: Content Privacy-Preserving Audio Deepfake Detection [17.859275594843965]
  音声コンテンツにアクセスすることなくディープフェイク音声を検知する新しいフレームワークであるSafeEarを提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、ニューラルオーディオを、セマンティックおよび音響情報をオーディオサンプルから適切に分離する、新しいデカップリングモデルに組み込むことです。 このようにして、セマンティックな内容が検出器に露出されることはない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T02:45:09Z)
• Codecfake: An Initial Dataset for Detecting LLM-based Deepfake Audio [40.21394391724075]
  大規模言語モデル(LLM)に基づくディープフェイク音声は、効果的な検出方法の緊急必要である。 7つの代表的ニューラルネットワークによって生成されるCodecfakeを提案する。 実験結果から, ニューラルトレーニング型ADDモデルでは, ボコーダトレーニング型ADDモデルに比べて41.406%の誤差率の低下が認められた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T11:47:23Z)
• The Codecfake Dataset and Countermeasures for the Universally Detection of Deepfake Audio [42.84634652376024]
  ALMベースのディープフェイクオーディオは、広範に広範に、高い騙しと、多目的性を示す。 本研究では,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,ALMに基づく音声生成手法のメカニズムに着目した。 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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T08:28:40Z)
• An RFP dataset for Real, Fake, and Partially fake audio detection [0.36832029288386137]
  RFP da-tasetは、部分的フェイク(PF)、雑音を伴う音声、音声変換(VC)、テキスト音声(TTS)、リアルの5つの異なるオーディオタイプから構成される。 その後、データは複数の検出モデルを評価するために使用され、利用可能なモデルは、完全に偽のオーディオではなく、PFオーディオを検出するときに、著しく高い等速誤差率(EER)を発生させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T23:00:56Z)
• Betray Oneself: A Novel Audio DeepFake Detection Model via Mono-to-Stereo Conversion [70.99781219121803]
  Audio Deepfake Detection (ADD)は、テキスト音声(TTS)、音声変換(VC)、再生などによって生成された偽音声を検出することを目的としている。 M2S-ADDと呼ばれる新しいADDモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T02:54:29Z)
• SceneFake: An Initial Dataset and Benchmarks for Scene Fake Audio Detection [54.74467470358476]
  本稿では,シーンフェイク音声検出のためのデータセットSceneFakeを提案する。 操作されたオーディオは、オリジナルオーディオの音響シーンを改ざんするだけで生成される。 本論文では,SceneFakeデータセット上での擬似音声検出ベンチマーク結果について報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-11T09:05:50Z)
• Audio Deepfake Attribution: An Initial Dataset and Investigation [41.62487394875349]
  我々は、Audio Deepfake Attribution (ADA)と呼ばれるオーディオ生成ツールの属性に対する最初のディープフェイクオーディオデータセットを設計する。 オープンセットオーディオディープフェイク属性(OSADA)のためのクラス・マルチセンター学習(CRML)手法を提案する。 実験の結果,CRML法は実世界のシナリオにおけるオープンセットリスクに効果的に対処できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-21T05:15:40Z)
• Active Audio-Visual Separation of Dynamic Sound Sources [93.97385339354318]
  本稿では,カメラとマイクロホンを制御するための動作ポリシーを学習する,新しいトランスフォーマーメモリを備えた強化学習エージェントを提案する。 本モデルでは,時間変化のある音声ターゲットの連続的な分離を行うために,効率的な振る舞いを学習できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-02T02:03:28Z)
• Half-Truth: A Partially Fake Audio Detection Dataset [60.08010668752466]
  本稿では半真性音声検出(HAD)のためのデータセットを開発する。 HADデータセットの部分的に偽の音声は、発話中の数単語だけを変更する。 我々は、偽のユトランを検知するだけでなく、このデータセットを用いて音声中の操作された領域をローカライズする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T08:57:13Z)

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。