論文の概要: A Preliminary Case Study on Long-Form In-the-Wild Audio Spoofing Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14066v1
- Date: Mon, 26 Aug 2024 07:46:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 14:42:59.002487
- Title: A Preliminary Case Study on Long-Form In-the-Wild Audio Spoofing Detection
- Title(参考訳): 長めのIn-the-Wildオーディオスポフィング検出に関する予備的検討
- Authors: Xuechen Liu, Xin Wang, Junichi Yamagishi,
- Abstract要約: 現実世界のケースの増加により、音声のスプーフィングがますます重要になっている。
現在のスプーフィング検出器は、主に訓練され、単一のスピーカと短い持続時間を持つオーディオ波形に焦点が当てられている。
本研究では、より現実的なシナリオにおいて、音声が長く、複数の話者と複雑な音響条件を特徴とするスプーフィング検出について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 37.35064782778756
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Audio spoofing detection has become increasingly important due to the rise in real-world cases. Current spoofing detectors, referred to as spoofing countermeasures (CM), are mainly trained and focused on audio waveforms with a single speaker and short duration. This study explores spoofing detection in more realistic scenarios, where the audio is long in duration and features multiple speakers and complex acoustic conditions. We test the widely-acquired AASIST under this challenging scenario, looking at the impact of multiple variations such as duration, speaker presence, and acoustic complexities on CM performance. Our work reveals key issues with current methods and suggests preliminary ways to improve them. We aim to make spoofing detection more applicable in more in-the-wild scenarios. This research is served as an important step towards developing detection systems that can handle the challenges of audio spoofing in real-world applications.
- Abstract(参考訳): 現実の症例の増加により、音声のスプーフィング検出がますます重要になっている。
現在のスプーフィング・ディテクターはスプーフィング・カウンタ(CM)と呼ばれ、主に1つのスピーカと短い持続時間を持つ音声波形に焦点を当てて訓練されている。
本研究では、より現実的なシナリオにおいて、音声が長く、複数の話者と複雑な音響条件を特徴とするスプーフィング検出について検討する。
我々は,この難易度シナリオの下で広く取得されたAASISTを検証し,CM性能に対する持続時間,話者の有無,音響複雑度などの多変量の影響について検討した。
我々の研究は、現在の手法における重要な問題を明らかにし、改善のための予備的な方法を提案する。
我々は,スプーフィング検出をより先進的なシナリオに適用することを目指している。
本研究は,実世界のアプリケーションにおける音声スプーフィングの課題に対処できる検出システムを開発するための重要なステップとして機能する。
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