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STOPA: A Database of Systematic VariaTion Of DeePfake Audio for Open-Set Source Tracing and Attribution

Created by
  • Haebom

作者

Anton Firc、Manasi Chhibber、Jagabandhu Mishra、Vishwanath Pratap Singh、Tomi Kinnunen、Kamil Malinka

STOPA: Deepfake Speech Source Tracing Dataset

概要

本論文は、ディープフェイク音声検出研究の重要な分野である音声合成物のソース追跡のための体系的にキュレーションされたデータセットの欠如の問題を解決するために、STOPAという新しいデータセットを紹介します。 STOPAは、8つの音響モデル(AM)、6つのボコーダモデル(VM)、および13の異なるシンセサイザで生成された70万のサンプルを含み、さまざまなパラメータ設定を体系的に扱います。従来のデータセットとは異なり、STOPAはボコーダモデル、音響モデル、事前訓練された重みの選択など、さまざまな生成要素を網羅する体系的に制御されたフレームワークを提供し、帰属信頼性を向上させます。

Takeaways、Limitations

ディープフェイク音声ソース追跡研究の発展に貢献する:STOPAデータセットは、広範な生成要素をカバーし、音声複合材料ソース追跡調査に貢献します。
帰属精度の向上:体系的な制御により帰属精度を向上させ、法医学分析、ディープフェイク検出、生成モデルの透明性を向上させます。
データセットの複雑さ:8つのAM、6つのVM、13のシンセサイザ、70万のサンプルなど、STOPAはデータセットの規模が大きく、さまざまな設定を含む分析にかなりの計算リソースが必要になる場合があります。
データセットを作成することの難しさ:STOPAは、体系的な変動のためにさまざまなモデルとパラメータ設定を収集して管理する必要があるため、データセットの作成と維持にはかなりの労力と専門知識が必要です。
一般化の問題:STOPAが含む特定のモデルと設定は、現実世界のすべてのディープフェイクシナリオを完全に表すことができず、データセットの一般化能力に制限がある可能性があります。
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