[論文レビュー] Toward Transdisciplinary Approaches to Audio Deepfake Discernment

Vandana P. Janeja, Christine Mallinson|arXiv (Cornell University)|Nov 8, 2024

Diverse Musicological Studies被引用数 11

ひとこと要約

本論文は、専門家を介在させたループと超学際的手法を通じて、音声ディープフェイク検出を改善するために言語学とAIを統合することを提案している。

ABSTRACT

This perspective calls for scholars across disciplines to address the challenge of audio deepfake detection and discernment through an interdisciplinary lens across Artificial Intelligence methods and linguistics. With an avalanche of tools for the generation of realistic-sounding fake speech on one side, the detection of deepfakes is lagging on the other. Particularly hindering audio deepfake detection is the fact that current AI models lack a full understanding of the inherent variability of language and the complexities and uniqueness of human speech. We see the promising potential in recent transdisciplinary work that incorporates linguistic knowledge into AI approaches to provide pathways for expert-in-the-loop and to move beyond expert agnostic AI-based methods for more robust and comprehensive deepfake detection.

研究の動機と目的

• AIと言語学の横断的な応答を音声ディープフェイク検出へ動機づける。
• 言語の多様性と人間の発話の複雑さを捉える上で、現在のAIモデルの限界を強調する。
• 専門家を介在させた検出を可能にするために、AIに言語学的知識を組み込むことを主張する。

提案手法

• AI手法と言語学を連結する超学際的な視点を音声ディフェイク判定へ提案する。
• 専門家に依存しないAIアプローチを超えるため、言語学的知識を活用することを提唱する。
• AIベースの検出システムへ人間の専門知識を統合するための道筋を示唆する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AIと言語学の超学際的協働は、音声ディープフェイク判定をどのように高めることができるか。
• RQ2 合成音声の変動性に対する頑健性を高めるために、AIモデルに取り入れられる言語学的知見は何か。
• RQ3 音声ディープフェイク検出における専門家介在設計の有効な道筋は何か。

主な発見

• 現在のAIモデルは言語の多様性と人間の発話の複雑さを十分に理解していないと主張する。
• 検出の頑健性を向上させるためにAIへ言語学的知識を組み込む可能性を強調する。
• 超学際的な研究が専門家介在アプローチを可能にし、専門家に依存しないAI手法を超えるための有望性を指摘する。