論文の概要: SpoofCeleb: Speech Deepfake Detection and SASV In The Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17285v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 23:17:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-30 12:41:44.061144
• Title: SpoofCeleb: Speech Deepfake Detection and SASV In The Wild
• Title（参考訳）: SpoofCeleb:音声のディープフェイク検出とSASV
• Authors: Jee-weon Jung, Yihan Wu, Xin Wang, Ji-Hoon Kim, Soumi Maiti, Yuta Matsunaga, Hye-jin Shim, Jinchuan Tian, Nicholas Evans, Joon Son Chung, Wangyou Zhang, Seyun Um, Shinnosuke Takamichi, Shinji Watanabe,
• Abstract要約: SpoofCelebは、音声ディープフェイク検出(SDD)とスポフィングロバスト自動話者検証(SASV)のために設計されたデータセットである。 我々は,テキスト・トゥ・スペーチ(TTS)システムによって生成された実世界の状況からのソースデータとスプーフィング攻撃を利用して,同じ実世界のデータに基づいて訓練した。 SpoofCelebは、1,251人のユニークな話者による250万以上の発話で構成され、自然界の状況下で収集されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.71096751337888
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces SpoofCeleb, a dataset designed for Speech Deepfake Detection (SDD) and Spoofing-robust Automatic Speaker Verification (SASV), utilizing source data from real-world conditions and spoofing attacks generated by Text-To-Speech (TTS) systems also trained on the same real-world data. Robust recognition systems require speech data recorded in varied acoustic environments with different levels of noise to be trained. However, existing datasets typically include clean, high-quality recordings (bona fide data) due to the requirements for TTS training; studio-quality or well-recorded read speech is typically necessary to train TTS models. Existing SDD datasets also have limited usefulness for training SASV models due to insufficient speaker diversity. We present SpoofCeleb, which leverages a fully automated pipeline that processes the VoxCeleb1 dataset, transforming it into a suitable form for TTS training. We subsequently train 23 contemporary TTS systems. The resulting SpoofCeleb dataset comprises over 2.5 million utterances from 1,251 unique speakers, collected under natural, real-world conditions. The dataset includes carefully partitioned training, validation, and evaluation sets with well-controlled experimental protocols. We provide baseline results for both SDD and SASV tasks. All data, protocols, and baselines are publicly available at https://jungjee.github.io/spoofceleb.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声深度検出(SDD)と音声ロバスト自動話者検証(SASV)のためのデータセットであるSpofCelebについて紹介する。 ロバスト音声認識システムでは、異なるレベルの雑音で様々な音響環境に記録された音声データを訓練する必要がある。 しかしながら、既存のデータセットには、TTSトレーニングの要件のため、クリーンで高品質な記録(bona fide data)が含まれるのが一般的である。 既存のSDDデータセットは、話者の多様性が不十分なため、SASVモデルのトレーニングに限られた有用性を持つ。 我々は、VoxCeleb1データセットを処理する完全に自動化されたパイプラインを活用して、TSトレーニングに適した形式に変換するSpofCelebを提案する。 その後、23のTTSシステムを訓練した。 結果として得られたSpofCelebデータセットは、1,251人のユニークな話者による250万以上の発話で構成され、自然界の状況下で収集される。 データセットには、十分に制御された実験プロトコルによる、慎重に分割されたトレーニング、検証、評価セットが含まれている。 SDDおよびSASVタスクのベースライン結果を提供する。 すべてのデータ、プロトコル、ベースラインはhttps://jungjee.github.io/spoofceleb.comで公開されている。

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