Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward Transdisciplinary Approaches to Audio Deepfake Discernment

論文の概要: Toward Transdisciplinary Approaches to Audio Deepfake Discernment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05969v1
Date: Fri, 08 Nov 2024 20:59:25 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-12 14:08:13.601175
Title: Toward Transdisciplinary Approaches to Audio Deepfake Discernment
Title（参考訳）: オーディオディープフェイク識別への学際的アプローチに向けて
Authors: Vandana P. Janeja, Christine Mallinson,
Abstract要約: この視点は、オーディオディープフェイクの検出と識別の課題に対処するために、分野を越えて学者に呼びかける。我々は、言語知識をAIアプローチに組み込んだ最近の学際的な研究の有望な可能性を見出した。
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Abstract: This perspective calls for scholars across disciplines to address the challenge of audio deepfake detection and discernment through an interdisciplinary lens across Artificial Intelligence methods and linguistics. With an avalanche of tools for the generation of realistic-sounding fake speech on one side, the detection of deepfakes is lagging on the other. Particularly hindering audio deepfake detection is the fact that current AI models lack a full understanding of the inherent variability of language and the complexities and uniqueness of human speech. We see the promising potential in recent transdisciplinary work that incorporates linguistic knowledge into AI approaches to provide pathways for expert-in-the-loop and to move beyond expert agnostic AI-based methods for more robust and comprehensive deepfake detection.
Abstract（参考訳）: この視点は、人工知能の手法や言語学にまたがる学際的なレンズを通して、オーディオディープフェイクの検出と識別の課題に対処するために、分野を越えて学者に呼びかけている。片側には、リアルに聞こえる偽の音声を生成するためのツールの雪崩があり、もう片方にはディープフェイクの検出が遅れている。特に、音声のディープフェイク検出を妨げるのは、現在のAIモデルが言語の本質的な多様性と、人間の発話の複雑さとユニークさを十分に理解していないという事実である。我々は、言語知識をAIアプローチに組み込んだ最近の学際的な研究の有望な可能性を見出した。

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