Untersuchung der Einsatzmöglichkeiten von multimodalen großen Sprachmodellen im Kontext der Erkennung von Audio-Deepfakes
Von Gemini AI generiertes Bild
Eine Studie untersucht den Einsatz von multimodalen großen Sprachmodellen (MLLMs) zur Erkennung von Audio-Deepfakes, einem bislang wenig erforschten Bereich. Durch die Kombination von Audioeingaben mit Textaufforderungen evaluierten die Forscher zwei Modelle, Qwen2-Audio-7B-Instruct und SALMONN, sowohl im Zero-Shot- als auch im feinabgestimmten Modus. Die Ergebnisse zeigen, dass die Leistung bei Daten außerhalb des ursprünglichen Anwendungsbereichs unzureichend ist, während die Modelle bei Aufgaben innerhalb des Anwendungsbereichs mit minimaler Aufsicht hervorragende Ergebnisse erzielen. Dies deutet auf einen vielversprechenden Ansatz zur Verbesserung der Audio-Deepfake-Erkennung hin.
Multimodale große Sprachmodelle zeigen vielversprechende Ansätze zur Erkennung von Audio-Deepfakes
Aktuelle Forschungen zu multimodalen großen Sprachmodellen (MLLMs) haben neue Wege zur Erkennung von Audio-Deepfakes eröffnet. Diese Studie untersucht die Effektivität von MLLMs, indem Audioeingaben mit Textaufforderungen kombiniert werden, um die Erkennungsfähigkeiten zu verbessern.
Die Studie konzentriert sich auf zwei MLLMs, Qwen2-Audio-7B-Instruct und SALMONN, und bewertet deren Leistung im Zero-Shot- und feinabgestimmten Modus. Die Forscher verwendeten einen Ansatz, der Audiodaten mit Textaufforderungen kombiniert, um das Merkmalslernen zur Erkennung von Audio-Deepfakes zu verbessern.
Ergebnisse
Die Experimente zeigten gemischte Ergebnisse:
- Ohne aufgabenspezifisches Training wiesen die Modelle eine schlechte Leistung bei der Erkennung von Audio-Deepfakes auf.
- Mit minimaler Aufsicht zeigten die Modelle eine signifikante Wirksamkeit bei der Erkennung von in-domain Audio-Deepfakes, was darauf hindeutet, dass gezieltes Training ihre Fähigkeiten verbessern könnte.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass MLLMs effektiv Audio-Deepfakes erkennen können, wenn sie mit relevanten Daten trainiert werden, jedoch stark von der Qualität des Trainingsprozesses abhängen.
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📰 Originalquelle: https://arxiv.org/abs/2601.00777v1
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