ベンガル語のディープフェイク音声検出：ゼロショットとファインチューニングの比較

この論文は、ディープフェイク音声の増大する問題に対処し、特に未開拓分野であるベンガル語に焦点を当てています。ベンガル語のディープフェイク検出のベンチマークを提供し、ゼロショット推論とファインチューニングされたモデルを比較しています。この研究の重要性は、低リソース言語への貢献と、パフォーマンス向上のためのファインチューニングの有効性の実証にあります。

• •事前学習済みモデルを用いたゼロショット推論は、ベンガル語のディープフェイク検出において限定的な性能を示しました。
• •ファインチューニングは検出精度を大幅に向上させ、ResNet18が最良の結果を達成しました。
• •この研究は、低リソース言語に対応し、ベンガル語のディープフェイク音声検出のベンチマークを提供します。
• •この文脈では、効果的なディープフェイク検出にはファインチューニングが不可欠です。