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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17285v2
• Date: Tue, 15 Apr 2025 17:53:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 12:33:31.829734
• 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。 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, current 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. Current SDD datasets also have limited usefulness for training SASV models due to insufficient speaker diversity. SpoofCeleb leverages a fully automated pipeline we developed that processes the VoxCeleb1 dataset, transforming it into a suitable form for TTS training. We subsequently train 23 contemporary TTS systems. SpoofCeleb 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 present the 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、現在のデータセットには、TSトレーニングの要件のため、清潔で高品質な記録(bona fide data)が含まれるのが一般的である。 現在のSDDデータセットは、話者の多様性が不十分なため、SASVモデルをトレーニングするのにも有用である。 SpoofCeleb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します。 その後、23のTTSシステムを訓練した。 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。 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タスクとSASVタスクのベースライン結果を示す。 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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