論文の概要: Quantum-Trained Convolutional Neural Network for Deepfake Audio Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09250v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 20:52:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 15:33:30.151897
• Title: Quantum-Trained Convolutional Neural Network for Deepfake Audio Detection
• Title（参考訳）: ディープフェイク音声検出のための量子学習畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Chu-Hsuan Abraham Lin, Chen-Yu Liu, Samuel Yen-Chi Chen, Kuan-Cheng Chen,
• Abstract要約: ディープフェイク技術は プライバシー セキュリティ 情報整合性に 課題をもたらす 本稿では,ディープフェイク音声の検出を強化するために,量子学習型畳み込みニューラルネットワークフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2927352068925444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rise of deepfake technologies has posed significant challenges to privacy, security, and information integrity, particularly in audio and multimedia content. This paper introduces a Quantum-Trained Convolutional Neural Network (QT-CNN) framework designed to enhance the detection of deepfake audio, leveraging the computational power of quantum machine learning (QML). The QT-CNN employs a hybrid quantum-classical approach, integrating Quantum Neural Networks (QNNs) with classical neural architectures to optimize training efficiency while reducing the number of trainable parameters. Our method incorporates a novel quantum-to-classical parameter mapping that effectively utilizes quantum states to enhance the expressive power of the model, achieving up to 70% parameter reduction compared to classical models without compromising accuracy. Data pre-processing involved extracting essential audio features, label encoding, feature scaling, and constructing sequential datasets for robust model evaluation. Experimental results demonstrate that the QT-CNN achieves comparable performance to traditional CNNs, maintaining high accuracy during training and testing phases across varying configurations of QNN blocks. The QT framework's ability to reduce computational overhead while maintaining performance underscores its potential for real-world applications in deepfake detection and other resource-constrained scenarios. This work highlights the practical benefits of integrating quantum computing into artificial intelligence, offering a scalable and efficient approach to advancing deepfake detection technologies.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク技術の台頭は、特にオーディオおよびマルチメディアコンテンツにおいて、プライバシー、セキュリティ、情報の整合性に重大な課題を引き起こしている。 本稿では、量子機械学習(QML)の計算能力を活用し、ディープフェイク音声の検出を強化するために設計された量子訓練畳み込みニューラルネットワーク(QT-CNN)フレームワークを提案する。 QT-CNNは量子古典的なハイブリッドアプローチを採用し、量子ニューラルネットワーク(QNN)と古典的ニューラルネットワークを統合してトレーニング効率を最適化し、トレーニング可能なパラメータの数を削減している。 提案手法は,量子状態を利用した新しい量子-古典的パラメータマッピングを取り入れ,従来のモデルと比較して最大70%のパラメータ削減を実現し,精度を損なわない。 データ前処理には、重要なオーディオ特徴の抽出、ラベルエンコーディング、機能スケーリング、堅牢なモデル評価のためのシーケンシャルデータセットの構築が含まれていた。 実験の結果,QT-CNNは従来のCNNと同等の性能を示し,QNNブロックの異なる構成のトレーニングおよびテストフェーズにおいて高い精度を維持することができた。 パフォーマンスを維持しながら計算オーバーヘッドを削減するQTフレームワークの能力は、ディープフェイク検出やその他のリソース制約のあるシナリオにおける現実世界のアプリケーションの可能性を示している。 この研究は、量子コンピューティングを人工知能に統合する実践的な利点を強調し、ディープフェイク検出技術を進化させるスケーラブルで効率的なアプローチを提供する。

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