論文の概要: AASIST3: KAN-Enhanced AASIST Speech Deepfake Detection using SSL Features and Additional Regularization for the ASVspoof 2024 Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17352v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 15:30:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 14:56:23.996398
• Title: AASIST3: KAN-Enhanced AASIST Speech Deepfake Detection using SSL Features and Additional Regularization for the ASVspoof 2024 Challenge
• Title（参考訳）: AASIST3: SSL特徴を用いたkan-Enhanced AASIST音声ディープフェイク検出とASVspoof 2024チャレンジのための追加正規化
• Authors: Kirill Borodin, Vasiliy Kudryavtsev, Dmitrii Korzh, Alexey Efimenko, Grach Mkrtchian, Mikhail Gorodnichev, Oleg Y. Rogov,
• Abstract要約: AASIST3という新しいアーキテクチャを提案する。 既存の AASIST フレームワークを Kolmogorov-Arnold ネットワーク、レイヤ、エンコーダ、プレエンハンシス技術で拡張することにより、AASIST3 は2倍以上のパフォーマンス向上を実現している。 クローズド条件で0.5357、オープン条件で0.1414のminDCF結果を示し、合成音声の検出を著しく向上し、ASVセキュリティを改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Automatic Speaker Verification (ASV) systems, which identify speakers based on their voice characteristics, have numerous applications, such as user authentication in financial transactions, exclusive access control in smart devices, and forensic fraud detection. However, the advancement of deep learning algorithms has enabled the generation of synthetic audio through Text-to-Speech (TTS) and Voice Conversion (VC) systems, exposing ASV systems to potential vulnerabilities. To counteract this, we propose a novel architecture named AASIST3. By enhancing the existing AASIST framework with Kolmogorov-Arnold networks, additional layers, encoders, and pre-emphasis techniques, AASIST3 achieves a more than twofold improvement in performance. It demonstrates minDCF results of 0.5357 in the closed condition and 0.1414 in the open condition, significantly enhancing the detection of synthetic voices and improving ASV security.
• Abstract（参考訳）: 音声特性に基づいて話者を識別する自動話者認証(ASV)システムは、金融取引におけるユーザ認証、スマートデバイスにおける排他的アクセス制御、法医学的不正検出など、数多くの応用がある。 しかし、ディープラーニングアルゴリズムの進歩により、TTS(Text-to-Speech)システムとVoice Conversion(Voice Conversion)システムによる合成音声の生成が可能となり、潜在的な脆弱性にASVシステムを公開することができる。 これに対抗するために,AASIST3という新しいアーキテクチャを提案する。 既存の AASIST フレームワークを Kolmogorov-Arnold ネットワーク、レイヤ、エンコーダ、プレエンハンシス技術で拡張することにより、AASIST3 は2倍以上のパフォーマンス向上を実現している。 クローズド条件で0.5357、オープン条件で0.1414のminDCF結果を示し、合成音声の検出を著しく向上し、ASVセキュリティを改善した。

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