音声ディープフェイク検出

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未知の音声ディープフェイク攻撃に対する汎化能力を高めるため、メタ学習を用いて、限られたサンプルから攻撃に依存しない特徴を学習する手法が有効である。

本稿では、音声ディープフェイク検出におけるテスト時領域適応にプロンプトチューニングを用いることで、限られたターゲットデータセットと最小限の計算コストで精度を向上できることを示唆しています。

本稿では、スタイルと言語的側面の不一致に着目した事前学習フレームワークSLIMを用いることで、音声ディープフェイク検出モデルの汎化性能を向上させ、未知の攻撃やコーディングへのロバスト性を高めることができる。

最新の音声ディープフェイク検出技術はベンチマークデータセットでは優れた性能を発揮するものの、現実世界での一般化可能性が低く、説明可能性が不足しているため、実用化には課題が残る。

専門家の組み合わせ(Mixture of Experts)アーキテクチャを活用することで、音声ディープフェイク検出の性能を向上させることができる。このアプローチは、さまざまなデータセットに対する一般化性と適応性に優れ、進化するディープフェイク技術に柔軟に対応できる。

大規模事前学習モデルを活用することで、音声ディープフェイクを検出できる訓練不要の手法を提案する。

対抗的学習を用いることで、音声操作攻撃に対してロバストな音声ディープフェイク検出モデルを実現できる。

検索拡張手法を用いることで、音声ディープフェイクの検出精度を大幅に向上させることができる。