Fugu-MT 論文翻訳(概要): People are poorly equipped to detect AI-powered voice clones

論文の概要: People are poorly equipped to detect AI-powered voice clones

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03791v1
Date: Thu, 3 Oct 2024 21:26:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-02 16:20:48.021358
Title: People are poorly equipped to detect AI-powered voice clones
Title（参考訳）: 人々はAIによる音声クローンを検出できない
Authors: Sarah Barrington, Hany Farid,
Abstract要約: 同一性マッチングと自然性の観点から,AI生成音声の現実性について報告する。人間の参加者は、AI生成音声の短い録音(20秒以内)を確実に特定できない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.369423169349673
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As generative AI continues its ballistic trajectory, everything from text to audio, image, and video generation continues to improve in mimicking human-generated content. Through a series of perceptual studies, we report on the realism of AI-generated voices in terms of identity matching and naturalness. We find human participants cannot reliably identify short recordings (less than 20 seconds) of AI-generated voices. Specifically, participants mistook the identity of an AI-voice for its real counterpart 80% of the time, and correctly identified a voice as AI-generated only 60% of the time. In all cases, performance is independent of the demographics of the speaker or listener.
Abstract（参考訳）: 生成AIはその弾道的な軌道を継続するので、テキスト、オーディオ、画像、ビデオ生成など、あらゆるものが、人間の生成コンテンツを模倣する上で改善され続けている。一連の知覚研究を通じて、同一性マッチングと自然性の観点から、AI生成音声のリアリズムについて報告する。人間の参加者は、AI生成音声の短い録音(20秒以内)を確実に特定できない。具体的には、参加者はAI声の正体を実際の80%の時間と誤認し、AIが生成した音声は60%に過ぎないと正しく識別した。いずれの場合も、パフォーマンスは話者やリスナーの人口統計とは無関係である。

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