論文の概要: Single-Model Attribution for Spoofed Speech via Vocoder Fingerprints in an Open-World Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14013v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 10:55:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:17:56.965081
• Title: Single-Model Attribution for Spoofed Speech via Vocoder Fingerprints in an Open-World Setting
• Title（参考訳）: オープンワールド設定におけるVocoder Fingerprintによる音声の単一モデル属性
• Authors: Matías Pizarro, Mike Laszkiewicz, Dorothea Kolossa, Asja Fischer,
• Abstract要約: オープンワールド環境では、単一モデルの属性タスクに最初に取り組みます。 音声信号と低域フィルタとEnCodecフィルタの標準平均残差は,強力なボコーダ指紋として機能することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.874077503217677
• License:
• Abstract: As speech generation technology advances, so do the potential threats of misusing spoofed speech signals. One way to address these threats is by attributing the signals to their source generative model. In this work, we are the first to tackle the single-model attribution task in an open-world setting, that is, we aim at identifying whether spoofed speech signals from unknown sources originate from a specific vocoder. We show that the standardized average residual between audio signals and their low-pass filtered or EnCodec filtered versions can serve as powerful vocoder fingerprints. The approach only requires data from the target vocoder and allows for simple but highly accurate distance-based model attribution. We demonstrate its effectiveness on LJSpeech and JSUT, achieving an average AUROC of over 99% in most settings. The accompanying robustness study shows that it is also resilient to noise levels up to a certain degree.
• Abstract（参考訳）: 音声生成技術が進歩するにつれて、スプーフ音声信号を誤用する危険性も高まる。 これらの脅威に対処する方法の1つは、元の生成モデルにシグナルを帰属させることである。 本研究では,オープンワールド環境における単一モデル帰属タスク,すなわち特定のボコーダから発せられる未知の音源からの発声信号を特定することを目的とした。 音声信号と低域フィルタとEnCodecフィルタの標準平均残差は,強力なボコーダ指紋として機能することを示す。 このアプローチはターゲットのボコーダからのデータのみを必要とし、シンプルだが高精度な距離ベースモデル属性を可能にする。 LJSpeech と JSUT で有効性を示し,ほとんどの設定において平均 99% 以上の AUROC を実現している。 付随する頑健性の研究は、ある程度の騒音レベルにも耐えうることを示した。

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