Název: Tvorba nové deepfake datové sady
Překlad názvu: Creating Novel Deepfake Speech Dataset
Autoři: Sztolarik, Maroš ; Homoliak, Ivan (oponent) ; Firc, Anton (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2024
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [eng] [cze]
V posledných rokoch deepfake technológia postúpila do bodu kedy je schopná uveriteľne napodobniť ľudský hlas, čím predstavuje významné výzvy v rozslišovaní medzi skutočnými a syntetickými hlasmi. V tejto práci predstavujeme novú dátovú sadu obsahujúcu deepfake reč generovanú pomocou difúznych modelov. Táto dátová sada, vytvorená s pomocou dvoch sofistikovaných nástrojov pre prevod textu na reč, DiffSpeech a ProDiff, mieri poskytnúť náhľad do hrozby tieto nové nástroje predstavujú. Dve ďaľšie dátové sady sú vytvorené s viac vyspelými nástrojmi pre poskytnutie bodu porovnania. Potom sú všetky vygenerované vzorky analyzované dvomi deepfake detektormi pre priame porovnanie akú veľkú hrozbu každý nástroj predstavuje. Výsledky ukazujú, že aj keď nástroje ktoré využívajú difúzne modely predstavujú hrozbu, použitie difúznych modelov neposkytlo týmto nástrojom nijakú významnú výhodu vo vyhýbaní sa detekcii. In the recent years, deepfake technology has advanced to a point where it can convincingly mimic human speech, posing significant challenges in distinguishing between real and synthetic voices. In this thesis, we introduce a novel dataset comprising speech deepfakes generated using diffusion models. This dataset, created with two sophisticated text-to-speech tools, DiffSpeech and ProDiff, aims to provide insight into the threat that these new tools pose. Two more datasets are created with more mature tools, Glow-TTS and Tacotron2, to provide a point of comparison. Then all the generated samples are analyzed through two deepfake detectors in order to provide a direct comparison into how much of a threat each tool is to these detectors. The results show that even though the tools utilizing the diffusion models are threatening, the use of diffusion models did not provide these tools any meaningful advantage in evading the detection.
Klíčová slova: Deepfake; Diffusion Models; LJSpeech; Machine learning; Text-to-Speech; Deepfake; Difúzne modely; LJSpeech; prevod textu na reč; strojové učenie

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: https://hdl.handle.net/11012/248199

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-618826


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce