論文の概要: Detecting the Undetectable: Assessing the Efficacy of Current Spoof Detection Methods Against Seamless Speech Edits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03805v1
- Date: Tue, 07 Jan 2025 14:17:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-08 15:46:56.536311
- Title: Detecting the Undetectable: Assessing the Efficacy of Current Spoof Detection Methods Against Seamless Speech Edits
- Title（参考訳）: 検出不能の検出:シームレス音声編集に対する電流スポフ検出法の有効性の評価
- Authors: Sung-Feng Huang, Heng-Cheng Kuo, Zhehuai Chen, Xuesong Yang, Chao-Han Huck Yang, Yu Tsao, Yu-Chiang Frank Wang, Hung-yi Lee, Szu-Wei Fu,
- Abstract要約: 音声入力編集(SINE)データセットをVoiceboxで作成する。
本手法を用いて編集した音声は従来のカット・アンド・ペースト法よりも検出が困難であることを確認した。
人的困難にもかかわらず, 自己監督型検出器は検出, 局所化, 一般化において顕著な性能を発揮することを示す実験結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.8859060022651
- License:
- Abstract: Neural speech editing advancements have raised concerns about their misuse in spoofing attacks. Traditional partially edited speech corpora primarily focus on cut-and-paste edits, which, while maintaining speaker consistency, often introduce detectable discontinuities. Recent methods, like A\textsuperscript{3}T and Voicebox, improve transitions by leveraging contextual information. To foster spoofing detection research, we introduce the Speech INfilling Edit (SINE) dataset, created with Voicebox. We detailed the process of re-implementing Voicebox training and dataset creation. Subjective evaluations confirm that speech edited using this novel technique is more challenging to detect than conventional cut-and-paste methods. Despite human difficulty, experimental results demonstrate that self-supervised-based detectors can achieve remarkable performance in detection, localization, and generalization across different edit methods. The dataset and related models will be made publicly available.
- Abstract（参考訳）: ニューラルスピーチ編集の進歩は、スプーフ攻撃の誤用を懸念している。
従来の部分的に編集された音声コーパスは、主にカット・アンド・ペーストによる編集に焦点を当てており、話者の一貫性を維持しながら、しばしば検出可能な不連続を導入する。
A\textsuperscript{3}TやVoiceboxのような最近の手法は、コンテキスト情報を活用することで遷移を改善する。
スプーフィング検出研究を促進するために,Voiceboxで作成した音声入力編集(SINE)データセットを提案する。
我々は、Voiceboxのトレーニングとデータセット作成を再実装するプロセスについて詳述した。
本手法を用いて編集した音声は従来のカット・アンド・ペースト法よりも検出が困難であることを確認した。
人的困難にもかかわらず, 自己監督型検出器は, 様々な編集方法による検出, 局所化, 一般化において, 優れた性能を発揮することを示す実験結果が得られた。
データセットと関連するモデルは一般公開される予定だ。
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