論文の概要: Benchmarking Fake Voice Detection in the Fake Voice Generation Arms Race

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06544v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 00:52:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.246098
• Title: Benchmarking Fake Voice Detection in the Fake Voice Generation Arms Race
• Title（参考訳）: フェイク音声発生器レースにおけるフェイク音声検出のベンチマーク
• Authors: Xutao Mao, Ke Li, Cameron Baird, Ezra Xuanru Tao, Dan Lin,
• Abstract要約: 偽音声検出装置の大規模クロスドメイン評価を初めて行った。 我々の研究は、現在の偽音声検出システムにおける重大なセキュリティ脆弱性を明らかにした。 本稿では,多種多様かつしばしば矛盾する評価基準を統合する統一的で効果的な指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.051497895059242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As advances in synthetic voice generation accelerate, an increasing variety of fake voice generators have emerged, producing audio that is often indistinguishable from real human speech. This evolution poses new and serious threats across sectors where audio recordings serve as critical evidence. Although fake voice detectors are also advancing, the arms race between fake voice generation and detection has become more intense and complex. In this work, we present the first large-scale, cross-domain evaluation of fake voice detectors, benchmarking 8 state-of-the-art models against datasets synthesized by 20 different fake voice generation systems. To the best of our knowledge, this is the most comprehensive cross-domain assessment conducted to date. Our study reveals substantial security vulnerabilities in current fake voice detection systems, underscoring critical gaps in their real-world robustness. To advance the field, we propose a unified and effective metric that consolidates the diverse and often inconsistent evaluation criteria previously used across different studies. This metric enables standardized, straightforward comparisons of the robustness of fake voice detectors. We conclude by offering actionable recommendations for building more resilient fake voice detection technologies, with the broader goal of reinforcing the foundations of AI security and trustworthiness.
• Abstract（参考訳）: 合成音声生成の進歩が加速するにつれ、様々な偽音声生成装置が出現し、実際の人間の音声と区別できない音声が生み出されている。 この進化は、オーディオ録音が重要な証拠となる分野にまたがって、新たな深刻な脅威をもたらす。 偽音声検出装置も進歩しているが、偽音声生成と検出の間の武器競争はますます激しさと複雑化している。 本研究では、20種類の偽音声生成システムによって合成されたデータセットに対して、8つの最先端モデルのベンチマークを行い、偽音声検出装置の大規模なクロスドメイン評価を行う。 私たちの知る限りでは、これはこれまでで最も包括的なクロスドメイン評価です。 我々の研究は、現在の偽音声検出システムにおける重大なセキュリティ脆弱性を明らかにし、現実世界の堅牢性において重大なギャップを減らしている。 そこで本研究では,これまでさまざまな研究で用いられてきた多種多様かつしばしば矛盾する評価基準を統合した,統一的で効果的な尺度を提案する。 この測定基準は、偽音声検出器の堅牢性について、標準化された直接比較を可能にする。 私たちは、AIセキュリティと信頼性の基盤を強化することを目的として、よりレジリエントな偽音声検出技術を構築するための実用的な推奨を提供することで、結論付けています。

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