Diffusion Deepfake Speech ：利用扩散模型生成的深度伪造语音数据集

2024-10-09，由捷克布尔诺理工大学的研究人员创建了Diffusion Deepfake Speech，一个基于扩散模型的深度伪造语音数据集，对于评估和改进现有的深度伪造检测系统具有重要意义。

 

一、研究背景：

随着人工智能和机器学习技术的进步，合成语音生成技术已经变得足够先进，以至于能够欺骗系统和人类。扩散模型作为一种新的技术，被用来生成高度逼真的合成语音，这可能对深度伪造检测系统构成新的挑战。

 

目前遇到困难和挑战：

1、深度伪造语音的检测难度增加，因为扩散模型生成的语音更加自然和有说服力。

2、现有的深度伪造检测系统可能不足以应对基于扩散模型的合成语音。

3、缺乏包含扩散合成语音的数据集，限制了对这些新型深度伪造技术的评估和研究。

 

二、让我们一起来看一下Diffusion Deepfake Speech Dataset

Diffusion Deepfake Speech Dataset 是一个基于扩散模型生成的深度伪造语音数据集，目的评估和改进现有的深度伪造检测系统。使用了现有的工具和预训练模型来生成扩散数据集。

 

数据集构建 ：

数据集最终由 14 组合成语音组成。引用 LJSpeech 数据集的合成副本。包括 DiffGAN-TTS 模型的变体，即aux,shallow 和 naive。数据集来自一位英语女性使用者的 183,400 条深度伪造记录组成。131,000 张录音由基于扩散的工具合成。数据集的总长度约为 336 小时。元数据包括模型设置、质量评估、检测结果和转录。使用这些样本来生成扩散和非扩散的合成语音数据。

研究人员使用这个数据集来训练和测试多种深度伪造语音检测方法，包括传统的LCNN方法和基于自监督学习的Wav2vec + GAT方法等。

 

基准测试 ：

通过与原始LJSpeech数据的比较，评估了不同检测方法在识别扩散生成的深度伪造语音方面的表现。测试结果显示，扩散生成的语音与非扩散生成的语音在检测难度上具有可比性，但也有一些基于检测器架构的变化。

三、让我们一起展望数据集的应用场景

比如，我是一个安全研究员，正在研究如何识别和防范那些通过社交媒体传播的深度伪造音频。

你知道吗，我之前在处理深度伪造音频的问题时，真的是脑壳疼。那些通过社交媒体传播的假音频，它们可以模仿任何人的声音，制造出各种各样的假新闻或者误导信息，这对我们的社会安全构成了巨大的威胁。

以前，我们主要依靠一些传统的检测技术，比如分析音频的频谱特征，或者是用一些机器学习模型来识别那些合成音频中的异常模式。但这些方法有时候不太靠谱，因为随着技术的进步，那些伪造音频的质量也越来越高，越来越难以识别。

比如说，我曾经遇到过一个案例，有人用深度伪造技术模仿了一个公司的CEO的声音，然后发布了一条假的财务报告，这差点导致公司的股价暴跌。我们当时用尽了各种检测工具，但都没法准确地识别出这个音频是假的。这事儿给我们敲响了警钟，我们迫切需要更先进的检测手段。

现在有了Diffusion Deepfake Speech 数据集

这个数据集里包含了大量的、用最新技术生成的深度伪造音频样本，这让我们有机会去训练和测试我们的检测系统，看看它们在面对这种新型威胁时的表现如何。

通过这个数据集，我们发现一些新的检测方法，比如结合自监督学习和图注意力网络的方法，它们在识别这些高仿音频时表现得更好。这些方法能够捕捉到音频中的一些细微的特征，比如声音的自然度、节奏的连贯性等等，这些都是以前的检测方法很难做到的。

而且，我们还发现，即使是用同样的合成技术，不同的模型生成的音频也有不同的特征。这就意味着，我们可以针对特定的伪造技术，定制专门的检测策略，这大大提高了我们检测的准确性。

怎么说呢，真的，这个数据集帮了我们大忙。它不仅让我们更深入地了解了深度伪造音频的最新发展，还帮助我们开发出了更有效的检测工具。现在，我们对防范这些通过社交媒体传播的深度伪造音频更有信心了。虽然这场战斗还远没有结束，但至少我们现在有了更强大的武器。 哦耶