論文の概要: Eroding Trust in Real Speech: A Large-Scale Study of Human Audio Deepfake Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26136v1
• Date: Thu, 21 May 2026 21:22:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.193812
• Title: Eroding Trust in Real Speech: A Large-Scale Study of Human Audio Deepfake Perception
• Title（参考訳）: 実音声におけるエローディング信頼:人間のオーディオディープフェイク知覚の大規模研究
• Authors: Nicolas M. Müller, Wei Herng Choong,
• Abstract要約: 本稿では,現在までの音声深度知覚における最大の聴取方法について紹介する。 138音声・音声変換システムを対象に,1,768人の被験者から35,532人の判定を収集した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.116378112926705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audio deepfakes have improved rapidly recently, yet their effect on human trust in real speech remains unstudied. We present the largest listening study on audio deepfake perception to date, collecting 35,532 judgments from 1,768 participants across 138 text-to-speech and voice conversion systems. Our central finding is a skepticism shift: compared to a 2021 baseline, human accuracy on fake samples barely changed (72.9% to 71.2%), but accuracy on real samples dropped from 72.7% to 64.1%. Participants are not worse at detecting synthesis artifacts; rather, they increasingly distrust authentic speech. Samples generated by commercial and autoregressive language model systems proved hardest to detect (61.3 - 65.9%), while those from traditional seq2seq and flow-matching models remain easier to spot (75.4 - 76.8%). An ML detector that served as a reference point maintained over 94.5% accuracy across all conditions. Our results suggest that the primary threat posed by modern deepfakes may not be mere deception, but the erosion of trust in genuine audio.
• Abstract（参考訳）: 音声のディープフェイクは近年急速に改善されているが、実際の音声に対する人間の信頼への影響は研究されていない。 音声のディープフェイク知覚に関する最大規模の聴力調査を行い,138音声・音声変換システムを対象に,1,768人の被験者から35,532の判定を収集した。 我々の中心的な発見は懐疑的な変化であり、2021年の基準と比べて、偽のサンプルの精度はほとんど変化しなかった(72.9%から71.2%)が、実際のサンプルの精度は72.7%から64.1%に低下した。 参加者は合成人工物を検出するのが悪くはない。 商用および自己回帰型言語モデルで生成されたサンプルは最も検出が難しい(61.3 - 65.9%)が、従来のセク2セクモデルとフローマッチングモデルのサンプルは見つけやすい(75.4 - 76.8%)。 基準点として機能するML検出器は全ての条件で94.5%以上の精度を維持した。 以上の結果から,現代のディープフェイクによる主な脅威は,単なる騙しではなく,真のオーディオに対する信頼の侵食である可能性が示唆された。

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