論文の概要: Audios Don't Lie: Multi-Frequency Channel Attention Mechanism for Audio Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09467v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 17:15:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:31:26.474063
• Title: Audios Don't Lie: Multi-Frequency Channel Attention Mechanism for Audio Deepfake Detection
• Title（参考訳）: オーディオは嘘をつかない:オーディオディープフェイク検出のためのマルチ周波数チャネルアテンション機構
• Authors: Yangguang Feng,
• Abstract要約: マルチ周波数チャネルアテンション機構(MFCA)と2次元離散コサイン変換(DCT)に基づくオーディオディープフェイク検出手法を提案する。 音声信号をメルスペクトログラムに処理し、MobileNet V2を用いて深い特徴を抽出することにより、音声信号の微細な周波数領域の特徴を効果的に捉えることができる。 実験の結果,従来の手法と比較して,精度,精度,リコール,F1スコア,その他の指標において有意な優位性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: With the rapid development of artificial intelligence technology, the application of deepfake technology in the audio field has gradually increased, resulting in a wide range of security risks. Especially in the financial and social security fields, the misuse of deepfake audios has raised serious concerns. To address this challenge, this study proposes an audio deepfake detection method based on multi-frequency channel attention mechanism (MFCA) and 2D discrete cosine transform (DCT). By processing the audio signal into a melspectrogram, using MobileNet V2 to extract deep features, and combining it with the MFCA module to weight different frequency channels in the audio signal, this method can effectively capture the fine-grained frequency domain features in the audio signal and enhance the Classification capability of fake audios. Experimental results show that compared with traditional methods, the model proposed in this study shows significant advantages in accuracy, precision,recall, F1 score and other indicators. Especially in complex audio scenarios, this method shows stronger robustness and generalization capabilities and provides a new idea for audio deepfake detection and has important practical application value. In the future, more advanced audio detection technologies and optimization strategies will be explored to further improve the accuracy and generalization capabilities of audio deepfake detection.
• Abstract（参考訳）: 人工知能技術の急速な発展に伴い、オーディオ分野におけるディープフェイク技術の応用は徐々に増加し、幅広いセキュリティリスクが生じる。 特に金融・社会保障分野では、ディープフェイク音声の誤用が深刻な懸念を引き起こしている。 そこで本研究では,マルチ周波数チャネルアテンション機構(MFCA)と2次元離散コサイン変換(DCT)に基づくディープフェイク検出手法を提案する。 音声信号をメルスペクトログラムに処理し、MobileNet V2を用いて深い特徴を抽出し、MFCAモジュールと組み合わせて音声信号の異なる周波数チャネルを重み付けすることにより、音声信号の微細な周波数領域の特徴を効果的に把握し、偽音声の分類能力を向上することができる。 実験の結果,従来の手法と比較して,精度,精度,リコール,F1スコア,その他の指標において有意な優位性を示した。 特に複雑な音声シナリオにおいて、この手法は強い強靭性と一般化能力を示し、オーディオディープフェイク検出のための新しいアイデアを提供し、重要な実用的価値を有する。 将来的には,より高度な音声検出技術と最適化戦略が検討され,オーディオディープフェイク検出の精度と一般化能力が向上する。

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