論文の概要: SynSFX: Multi-Model Sound Effects Synthesis Dataset for Deepfake Detection and Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04848v1
- Date: Mon, 06 Jul 2026 09:19:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 22:26:30.102592
- Title: SynSFX: Multi-Model Sound Effects Synthesis Dataset for Deepfake Detection and Evaluation
- Title（参考訳）: SynSFX:ディープフェイク検出と評価のためのマルチモデル音響効果合成データセット
- Authors: Linxi Li, Yuncong Yu, Qianwei Guo, Liwei Jin, Yechen Wang, Carsten Maple,
- Abstract要約: SynSFXは、43374クリップ(26452 合成、16922 実写)の大規模コーパスで、7つの人気テキスト・オーディオモデルにまたがる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.34618784070723
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While audio deepfake detection has advanced significantly, representative detectors show limited generalization to synthetic sound effects. Existing environmental audio datasets such as EnvSDD provide important initial resources, but remain limited in scale and generation provenance for studying isolated sound-effect deepfakes. To support this direction, we present SynSFX, a large-scale corpus of 43374 clips (26452 synthetic, 16922 real) spanning 7 popular text-to-audio models.
- Abstract（参考訳）: オーディオディープフェイク検出は大幅に進歩しているが、代表検出器は合成音響効果への限定的な一般化を示す。
EnvSDDのような既存の環境オーディオデータセットは、重要な初期資源を提供するが、孤立した音響効果のディープフェイクを研究するためのスケールと生成の証明は依然として限られている。
この方向をサポートするため、SynSFXは43374クリップ(26452 合成、16922 実写)の大規模コーパスで、7つの人気テキスト・オーディオモデルにまたがる。
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