Conceitos Básicos
高性能な音声ディープフェイク検出手法を提供するための環境に配慮した新しいフレームワークを紹介。
Resumo
現代の深層学習システムが環境への影響について警告。
高性能な音声ディープフェイク検出手法の開発と、そのための新しいグリーンAIフレームワーク。
既存手法と比較して競争力ある結果を示す。
ASVspoof 2019 LAデータセットで0.90%の等価エラー率(EER)を達成。
Pythonコードは公開される予定。
深層学習アルゴリズムの進歩
高性能コンピューティングが大量の画像、ビデオ、テキスト、音声データを処理することで進歩がもたらされている。
深層学習システムの炭素排出量とエネルギー消費量が重要な懸念事項。
グリーンAIへの移行
環境に配慮したGreen AIへの移行が必要。
Red AIと比較して、Green AIは計算コストとリソースを考慮しながら新しい結果を達成する。
提案されたアプローチ
オーディオディープフェイク検出向けに新しいグリーンAIフレームワークを提案。
従来よりも少ないトレーニングパラメータで競争力ある結果を実現。
Estatísticas
平均的な深層NLPモデルはCO2約626kポンド生成。これは米国平均自動車排出量の5倍に相当。
Citações
"高性能コンピュータで訓練することなく通常CPUリソースでシームレスに訓練可能なオーディオディープフェイク検出用新しいフレームワーク"