論文の概要: SONICS: Synthetic Or Not -- Identifying Counterfeit Songs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14080v1
- Date: Mon, 26 Aug 2024 08:02:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 14:42:58.989612
- Title: SONICS: Synthetic Or Not -- Identifying Counterfeit Songs
- Title（参考訳）: SONICS: Synthetic or Not -- Identifying Counterfeit Songs
- Authors: Md Awsafur Rahman, Zaber Ibn Abdul Hakim, Najibul Haque Sarker, Bishmoy Paul, Shaikh Anowarul Fattah,
- Abstract要約: 我々は、エンドツーエンド合成歌検出(SSD)のための新しいデータセットSONICSを紹介する。
歌唱における時間的長期依存性をモデル化することの重要性を強調した。
提案する新しいモデルSpecTTTraは,CNNやTransformerベースのモデルに比べて最大3倍高速で,メモリ効率が6倍高い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16777183511743465
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The recent surge in AI-generated songs presents exciting possibilities and challenges. While these tools democratize music creation, they also necessitate the ability to distinguish between human-composed and AI-generated songs for safeguarding artistic integrity and content curation. Existing research and datasets in fake song detection only focus on singing voice deepfake detection (SVDD), where the vocals are AI-generated but the instrumental music is sourced from real songs. However, this approach is inadequate for contemporary end-to-end AI-generated songs where all components (vocals, lyrics, music, and style) could be AI-generated. Additionally, existing datasets lack lyrics-music diversity, long-duration songs, and open fake songs. To address these gaps, we introduce SONICS, a novel dataset for end-to-end Synthetic Song Detection (SSD), comprising over 97k songs with over 49k synthetic songs from popular platforms like Suno and Udio. Furthermore, we highlight the importance of modeling long-range temporal dependencies in songs for effective authenticity detection, an aspect overlooked in existing methods. To capture these patterns, we propose a novel model, SpecTTTra, that is up to 3 times faster and 6 times more memory efficient compared to popular CNN and Transformer-based models while maintaining competitive performance. Finally, we offer both AI-based and Human evaluation benchmarks, addressing another deficiency in current research.
- Abstract（参考訳）: 最近のAI生成楽曲の急増は、エキサイティングな可能性と挑戦を示している。
これらのツールは音楽制作を民主化する一方で、芸術的完全性とコンテンツキュレーションの保護のために、人間の作曲した曲とAI生成した曲を区別する能力も必要である。
フェイクソング検出における既存の研究とデータセットは、ボーカルがAIによって生成されるが、楽器音楽は実際の歌から供給される、歌声のディープフェイク検出(SVDD)のみに焦点を当てている。
しかし、このアプローチは、すべてのコンポーネント(声、歌詞、音楽、スタイル)をAI生成できる、現代のエンドツーエンドのAI生成曲には不十分である。
さらに、既存のデータセットには歌詞と音楽の多様性、長いデュレーション曲、オープンフェイクソングが欠けている。
これらのギャップに対処するため,Sano や Udio などの人気プラットフォームから,97k 以上の歌と49k 以上の合成歌からなる,エンドツーエンドの合成歌検出(SSD)のための新しいデータセット SONICS を紹介した。
さらに,既存の手法では見過ごされ,歌唱における時間的長期依存性を効果的に検出するためにモデル化することの重要性を強調した。
競合性能を維持しつつ,CNNやTransformerベースのモデルに比べて最大3倍高速で,メモリ効率が6倍高い新しいモデルSpecTTTraを提案する。
最後に、AIベースの評価ベンチマークとヒューマン評価ベンチマークの両方を提供し、現在の研究における別の欠陥に対処しています。
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