論文の概要: Dual-Granularity Orthogonal Disentanglement for Generalizable Audio Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.16532v2
• Date: Mon, 22 Jun 2026 14:00:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 22:16:48.190642
• Title: Dual-Granularity Orthogonal Disentanglement for Generalizable Audio Deepfake Detection
• Title（参考訳）: 広汎化可能なオーディオディープフェイク検出のためのデュアルグラニティ直交歪み
• Abstract要約: ディープフェイク検出器は、合成アーティファクトではなく、話者同一性の特徴を学ぶため、話者間での一般化に失敗することが多い。 本稿では,2つのレベルにおいて特徴独立を強制する二重粒度直交不整合フレームワークを提案する。 ASVspoof 2019 LA、ASVspoof 2021 DF、In-the-Wildデータセットの実験では、提案手法が1.35%、7.88%、および21.58%のエラー率を達成したことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6262949941980935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audio deepfake detectors often fail to generalize across speakers, as they learn speaker-identity features rather than synthesis artifacts, known as implicit identity leakage. Existing methods address this but incur architectural complexity or training instability. This paper proposes a dual-granularity orthogonal disentanglement framework enforcing feature independence at two levels: sample-level cosine orthogonality captures directional decorrelation, while batch-level cross-covariance regularization eliminates linear correlations across embedding dimensions. A curriculum disentanglement schedule progressively strengthens the orthogonality constraint without auxiliary networks or adversarial dynamics. Experiments on ASVspoof 2019 LA, ASVspoof 2021 DF, and In-the-Wild datasets demonstrate that the proposed method achieves 1.35%, 7.88%, and 21.58% equal error rates (EER), respectively, surpassing gradient reversal disentanglement by 2.60% absolute on cross-dataset transfer.
• Abstract（参考訳）: オーディオディープフェイク検出器は、暗黙のアイデンティティリークとして知られる合成アーティファクトではなく、話者同一性の特徴を学ぶため、話者間での一般化に失敗することが多い。 既存のメソッドはこの問題に対処するが、アーキテクチャ上の複雑さやトレーニングの不安定さに対処する。 サンプルレベルのコサイン直交性は方向のデコレーションを捉えるが,バッチレベルの相互共分散正規化は埋め込み次元間の線形相関をなくす。 カリキュラムのアンタングル化スケジュールは、補助ネットワークや対向力学を使わずに、直交制約を徐々に強化する。 ASVspoof 2019 LA, ASVspoof 2021 DF, In-the-Wild データセットの実験では,提案手法がそれぞれ1.35%, 7.88%, 21.58%の誤差率(EER)を達成した。

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