德语语音深度伪造的创建与检测
音频与语音处理
2021-08-04 v1 密码学与安全
机器学习
声音
摘要
近年来，借助机器学习技术合成语音取得了快速进展 [1]，并且近期已报道了首批备受瞩目的欺诈案例 [2]。鉴于当前在线教学中使用会议工具的增加，我们质疑创建一个令人信服的语音伪造品究竟有多容易（即所需的数据、硬件、技能组合）。我们分析了一个参与者（例如学生）实际需要多少训练数据来伪造另一个参与者（例如教授）的语音。我们提供了创建语音深度伪造的现有技术水平的分析，并提供了详细的技术指导以及复制一个语音所需努力的证据。一项有 100 多名参与者参与的用户研究表明，识别真实和伪造语音是多么困难（平均只有 37% 的人能够区分教授的真实和伪造语音）。我们以德语和在线教学环境为重点，讨论了其社会影响，并展示了如何使用机器学习技术来检测此类伪造。
引用
@article{arxiv.2108.01469,
title = {Creation and Detection of German Voice Deepfakes},
author = {Vanessa Barnekow and Dominik Binder and Niclas Kromrey and Pascal Munaretto and Andreas Schaad and Felix Schmieder},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.01469},
year = {2021}
}