ADD 2023: 野外音频深度伪造检测与分析
音频与语音处理
2024-12-12 v3 声音
摘要
音频深度伪造检测领域的日益突出,得益于其广泛的应用,尤其是在保护公众免受欺诈和其他恶意活动的影响,促使该领域受到更广泛的关注和研究。ADD 2023 挑战超越了二元真实/伪造分类,模拟了真实世界情景,如识别部分伪造音频中被操纵的区间以及确定生成任何伪造音频的来源,这两者都具有现实意义,尤其在音频法学、执法部门以及可靠可信证据的构建方面具有重要意义。为了进一步推动该领域的研究,本文描述了用于该挑战中假游戏、操纵区域定位和深度伪造算法识别轨道的数据集。我们还关注来自各任务中顶尖参与者所采用技术方法的分析,并指出其方法的共性与差异。最后,我们讨论了通过技术分析所确定的当前技术局限性,并为未来研究方向提供了路线图。数据集可在 http://addchallenge.cn/downloadADD2023 下载。
引用
@article{arxiv.2408.04967,
title = {ADD 2023: Towards Audio Deepfake Detection and Analysis in the Wild},
author = {Jiangyan Yi and Chu Yuan Zhang and Jianhua Tao and Chenglong Wang and Xinrui Yan and Yong Ren and Hao Gu and Junzuo Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.04967},
year = {2024}
}
备注
This work has been submitted to the IEEE for possible publication