Исследование целесообразности использования мультимодальных больших языковых моделей для обнаружения аудио дипфейков
Изображение создано Gemini AI
Исследование посвящено использованию мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) для обнаружения аудио-дийпфейков, что является ранее недостаточно изученной областью. Объединив аудиовходы с текстовыми подсказками, исследователи оценили две модели: Qwen2-Audio-7B-Instruct и SALMONN в режимах нулевого обучения и дообучения. Результаты показывают, что, хотя производительность моделей на данных вне обучающей выборки оставляет желать лучшего, они демонстрируют отличные результаты в задачах в рамках обучающей выборки при минимальном контроле, что указывает на многообещающее направление для улучшения обнаружения аудио-дийпфейков.
Мультимодальные большие языковые модели демонстрируют перспективы для обнаружения аудио-дипфейков
Недавние исследования мультимодальных больших языковых моделей (МБЯМ) открыли новые возможности для обнаружения аудио-дипфейков. Это исследование направлено на оценку эффективности МБЯМ, интегрируя аудио-входы с текстовыми подсказками для повышения возможностей обнаружения.
Исследование фокусируется на двух МБЯМ: Qwen2-Audio-7B-Instruct и SALMONN, оценивая их производительность в режимах нулевого обучения и дообучения. Исследователи применили подход, который сочетает аудиоданные с текстовыми подсказками для улучшения обучения признаков для обнаружения аудио-дипфейков.
Результаты
Эксперименты продемонстрировали смешанные результаты:
- Без специализированного обучения модели демонстрировали низкую эффективность в обнаружении аудио-дипфейков.
- С минимальным контролем модели показали значительную эффективность в обнаружении аудио-дипфейков в своей области, что предполагает, что целенаправленное обучение может улучшить их возможности.
Результаты указывают на то, что МБЯМ могут эффективно обнаруживать аудио-дипфейки при обучении на соответствующих данных, но их производительность в значительной степени зависит от качества процесса обучения.
Связанные темы:
📰 Первоисточник: https://arxiv.org/abs/2601.00777v1
Все права и авторство принадлежат первоначальному издателю.