PolyGlotFake: A Novel Multilingual and Multimodal DeepFake Dataset

📄 arXiv: 2405.08838v1 📥 PDF

作者: Yang Hou, Haitao Fu, Chuankai Chen, Zida Li, Haoyu Zhang, Jianjun Zhao

分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS

发布日期: 2024-05-14

备注: 13 page, 4 figures

💡 一句话要点

PolyGlotFake：提出一种新型多语言多模态DeepFake数据集，用于提升检测技术。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态DeepFake检测 多语言数据集 语音克隆 唇形同步 文本到语音 深度学习 生成对抗网络

📋 核心要点

  1. 现有deepfake数据集主要集中于视觉模态，多模态数据集技术陈旧且语言单一，无法反映当前deepfake技术的发展。
  2. PolyGlotFake数据集包含七种语言，利用先进的文本到语音、语音克隆和唇形同步技术生成，更贴近现实。
  3. 实验表明，PolyGlotFake数据集对现有检测方法构成挑战，验证了其在推进多模态deepfake检测研究中的价值。

📝 摘要（中文）

随着生成式AI的快速发展，操纵音频和视觉模态的多模态deepfake引起了越来越多的公众关注。目前，deepfake检测已成为应对这些日益增长的威胁的关键策略。然而，作为训练和验证deepfake检测器的关键因素，现有的大多数deepfake数据集主要集中在视觉模态上，少数多模态数据集采用过时的技术，并且其音频内容仅限于单一语言，因此未能代表当前deepfake技术的最新进展和全球化趋势。为了解决这一差距，我们提出了一种新型的、多语言的、多模态的deepfake数据集：PolyGlotFake。它包含七种语言的内容，使用各种最先进和流行的文本到语音、语音克隆和唇形同步技术创建。我们使用最先进的检测方法在PolyGlotFake数据集上进行了全面的实验。这些实验证明了该数据集的重大挑战及其在推进多模态deepfake检测研究中的实际价值。

🔬 方法详解

问题定义：当前的多模态deepfake检测研究面临数据集的瓶颈。现有数据集要么侧重于视觉模态，要么在多模态方面使用过时的技术，并且音频内容通常仅限于单一语言。这使得训练出的检测模型难以泛化到真实世界中复杂多样的deepfake场景。

核心思路：PolyGlotFake的核心思路是构建一个更具代表性和挑战性的多语言多模态deepfake数据集，以推动deepfake检测技术的发展。通过包含多种语言和使用先进的生成技术，该数据集旨在模拟真实世界中deepfake的多样性和复杂性。

技术框架：PolyGlotFake数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 选择七种不同的语言；2) 使用先进的文本到语音（TTS）技术生成多语言语音；3) 利用语音克隆技术复制目标人物的声音；4) 使用唇形同步技术将生成的音频与视频进行匹配，创建deepfake视频。

关键创新：PolyGlotFake的关键创新在于其多语言和多模态的特性。与以往主要关注视觉模态或单一语言的数据集不同，PolyGlotFake同时考虑了音频和视觉模态，并涵盖了多种语言，从而更全面地模拟了真实世界中的deepfake场景。此外，该数据集还使用了最新的TTS、语音克隆和唇形同步技术，确保了生成deepfake的质量和真实感。

关键设计：在数据集构建过程中，作者精心选择了七种语言，以覆盖不同语系和文化背景。在生成deepfake视频时，作者使用了多种不同的TTS模型和语音克隆技术，以增加数据集的多样性。此外，作者还对生成的deepfake视频进行了人工审核，以确保其质量和真实感。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节取决于所使用的TTS、语音克隆和唇形同步技术，论文中可能未详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过在PolyGlotFake数据集上使用最先进的检测方法进行实验，验证了该数据集的挑战性和实用价值。实验结果表明，现有检测方法在PolyGlotFake数据集上的性能显著下降，表明该数据集能够有效地评估检测模型的泛化能力。具体的性能数据和提升幅度未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

PolyGlotFake数据集可广泛应用于多模态deepfake检测算法的训练和评估。该数据集能够帮助研究人员开发更鲁棒、更具泛化能力的deepfake检测模型，从而有效应对日益增长的deepfake威胁。此外，该数据集还可用于研究不同语言和文化背景下deepfake的特点，为跨文化deepfake检测提供支持。

📄 摘要（原文）

With the rapid advancement of generative AI, multimodal deepfakes, which manipulate both audio and visual modalities, have drawn increasing public concern. Currently, deepfake detection has emerged as a crucial strategy in countering these growing threats. However, as a key factor in training and validating deepfake detectors, most existing deepfake datasets primarily focus on the visual modal, and the few that are multimodal employ outdated techniques, and their audio content is limited to a single language, thereby failing to represent the cutting-edge advancements and globalization trends in current deepfake technologies. To address this gap, we propose a novel, multilingual, and multimodal deepfake dataset: PolyGlotFake. It includes content in seven languages, created using a variety of cutting-edge and popular Text-to-Speech, voice cloning, and lip-sync technologies. We conduct comprehensive experiments using state-of-the-art detection methods on PolyGlotFake dataset. These experiments demonstrate the dataset's significant challenges and its practical value in advancing research into multimodal deepfake detection.