論文の概要: Model Attribution and Detection of Synthetic Speech via Vocoder Fingerprints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14013v2
• Date: Wed, 11 Jun 2025 11:45:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 04:22:26.03842
• Title: Model Attribution and Detection of Synthetic Speech via Vocoder Fingerprints
• Title（参考訳）: Vocoder Fingerprintによる合成音声のモデル属性と検出
• Authors: Matías Pizarro, Mike Laszkiewicz, Shawkat Hesso, Dorothea Kolossa, Asja Fischer,
• Abstract要約: 音声信号とローパスまたはEnCodecフィルタのバージョン間の平均残差が、強力なボコーダ指紋として機能することを示す。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.728332141738473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As speech generation technology advances, so do the potential threats of misusing synthetic speech signals. This work tackles three tasks: (1) single-model attribution in an open-world setting corresponding to the task of identifying whether synthetic speech signals originate from a specific vocoder (which requires only target vocoder data), (2) model attribution in a closed-world setting that corresponds to selecting the specific model that generated a sample from a given set of models, and (3) distinguishing synthetic from real speech. We show that standardized average residuals between audio signals and their low-pass or EnCodec filtered versions serve as powerful vocoder fingerprints that can be leveraged for all tasks achieving an average AUROC of over 99% on LJSpeech and JSUT 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、合成音声信号を誤用する危険性も高まる。 本研究は,(1)特定のボコーダ(対象ボコーダデータのみを必要とする)から合成音声信号が発するか否かを識別するタスクに対応するオープンワールド環境における単一モデル属性,(2)所定のモデルからサンプルを生成する特定のモデルを選択することに対応するクローズドワールド環境におけるモデル属性,(3)実音声から合成音声を区別するタスクに対応するオープンワールド環境における単一モデル属性,の3つのタスクに取り組む。 音声信号とローパスまたはEnCodecフィルタのバージョン間の標準平均残差は、ほとんどの設定において、LJSpeechとJSUTで平均99%のAUROCを達成するために、全てのタスクに活用できる強力なボコーダ指紋として機能することを示す。 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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