論文の概要: SCDF: A Speaker Characteristics DeepFake Speech Dataset for Bias Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07944v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 12:58:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.101362
• Title: SCDF: A Speaker Characteristics DeepFake Speech Dataset for Bias Analysis
• Title（参考訳）: SCDF:バイアス分析のための話者特性ディープフェイク音声データセット
• Authors: Vojtěch Staněk, Karel Srna, Anton Firc, Kamil Malinka,
• Abstract要約: 話者特性 ディープフェイクデータセットは、男性と女性両方の話者のバランスの取れた表現で237,000以上の発話を含んでいる。 話者特性が検出性能に大きく影響し,性別,言語,年齢,シンセサイザータイプの違いが明らかになった。 これらの知見は、偏見を意識した開発の必要性を強調し、差別的でないディープフェイク検出システムを構築するための基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2499537119440245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite growing attention to deepfake speech detection, the aspects of bias and fairness remain underexplored in the speech domain. To address this gap, we introduce the Speaker Characteristics Deepfake (SCDF) dataset: a novel, richly annotated resource enabling systematic evaluation of demographic biases in deepfake speech detection. SCDF contains over 237,000 utterances in a balanced representation of both male and female speakers spanning five languages and a wide age range. We evaluate several state-of-the-art detectors and show that speaker characteristics significantly influence detection performance, revealing disparities across sex, language, age, and synthesizer type. These findings highlight the need for bias-aware development and provide a foundation for building non-discriminatory deepfake detection systems aligned with ethical and regulatory standards.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク音声検出に注目が集まる一方で、偏見と公平性の側面は、音声領域では未探索のままである。 このギャップに対処するため,話者特徴深度分析(SCDF)データセットを導入した。 SCDFは5つの言語と幅広い年齢範囲にまたがる男女の話者のバランスの取れた表現において237,000以上の発話を含んでいる。 いくつかの最先端検出器を評価し, 話者特性が検出性能に著しく影響を与え, 性別, 言語, 年齢, シンセサイザータイプの違いが明らかとなった。 これらの知見は、偏見を意識した開発の必要性を強調し、倫理的および規制基準に沿った差別的ディープフェイク検出システムを構築するための基盤を提供する。

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