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检索条件"主题词=deepfake algorithm recognition"

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排序：

deepfake algorithm recognition System with Augmented Data for ADD 2023 Challenge

Deepfake Algorithm Recognition System with Augmented Data fo...

引用

2023 Workshop on deepfake Audio Detection and Analysis, DADA 2023

作者： Zeng, Xiao-Min Zhang, Jian-Tao Li, Kang Liu, Zhuo-Li Xie, Wei-Lin Song, Yan National Engineering Research Center of Speech and Language Information Processing University of Science and Technology of China Hefei China

In this paper, we describe our submitted systems to the ADD2023 Challenge Track 3–deepfake algorithm recognition (AR). This task requires not only identifying known deepfake algorithms in closed-set but also distinguishing unknown algorithms. By closed-set classification experiments, we select the output of the pre-trained wav2vec2.0-base model as acoustic features. Then, we apply the ECAPA-TDNN model to recognize different deepfake algorithms and determine whether the samples belong to the unknown algorithms by threshold. Besides, we adopt data augmentation to improve the generalization and robustness of our model. We evaluate our system on the ADD2023 Challenge Track 3 and achieve a 75.41% F1-score. Our submission ranked third in the deepfake algorithm recognition track of the ADD2023 Challenge. © 2023 CEUR-WS. All rights reserved.

关键词： data augmentation deepfake algorithm recognition open-set recognition

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The NPU-ASLP System for deepfake algorithm recognition in ADD 2023 Challenge

The NPU-ASLP System for Deepfake Algorithm Recognition in AD...

引用

2023 Workshop on deepfake Audio Detection and Analysis, DADA 2023

作者： Wang, Ziqian Wang, Qing Yao, Jixun Xie, Lei School of Computer Science Northwestern Polytechnical University Xian China

This paper describes our NPU-ASLP system for the deepfake algorithm recognition (AR) task in the Audio deepfake Detection 2023 Challenge. This task is an open-set classification problem focusing on identifying the specific algorithms used to create the deepfake speech utterances. In this task, we introduce a deepfake AR system with contributions in data augmentation, model architecture, fine-tuning strategy, and model ensemble. We first generate training data by applying various data augmentation techniques to the deepfake speech. We then utilize ResNet101 and a long-term temporal-frequency transformer module to better capture audio context dependencies. Moreover, we employ pre-trained WavLM for better feature extraction. Additionally, our content-invariant fine-tuning strategy improves performance. Finally, model ensemble with different representation combinations further enhances performance. Experiments show that our system achieves an F1-score of 0.7355 on the evaluation set, and ranks fourth in the challenge. © 2023 CEUR-WS. All rights reserved.

关键词： data augmentation deepfake algorithm recognition model ensemble transformer

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