Impact of Speaker Characteristics on the Performance of Deepfake Speech Detectors

Abstract

Tato bakalářská práce se zaměřuje na problematiku hlasových deepfakes, generovaných zvukových nahrávek, které znějí, jako by je namluvili skuteční lidé. Cílem této práce je zjistit, zda demografické údaje mluvčího ovlivňují výkonnost systémů pro detekci deepfake řeči. V úvodu práce je představena technologie deepfake a taktéž klasifikace hlavních typů syntézy řeči. Práce se dále zabývá přehledem existujících datových sad pro skutečnou a falešnou řeč. Je poukázáno na jejich slabiny a je navržena nová datová sada obsahující anotace mluvčích, jako je pohlaví, jazyk, věk a úroveň vzdělání. Navržená datová sada obsahuje 237 250 nahrávek s celkovou délkou trvání více než 500 hodin, sestavených z řeči 50 mluvčích v pěti jazycích. Dataset je použit k vyhodnocení několika systémů pro detekci řeči. Získané výsledky jsou podrobně analyzovány – je uvedena výkonnost detektorů pro každou z charakteristik mluvčího a je statisticky vyhodnoceno, zda existuje nějaké zkreslení mezi demografickými podskupinami. Výsledky ukazují, že moderní detektory nejsou nezaujaté a že je třeba věnovat zvláštní pozornost trénování a nasazení spravedlivých a nediskriminačních detektorů deepfake řeči.This thesis is focused on the issue of voice deepfakes, generated audio recordings sounding like uttered by real people. The motivation behind this work is to investigate whether speaker demographics influence the performance of deepfake speech detection systems. At the beginning, it is explained what deepfakes are, along with the main types of speech synthesis. Then follows a review of existing datasets for real and fake speech. Their weaknesses are pointed out, and a new dataset is proposed featuring speakers’ annotations like gender, language, age, and education. The dataset contains 237,250 utterances with a total duration of more than 500 hours, compiled from 50 speakers in five languages. It is used for evaluating multiple speech detection systems. The obtained results are analyzed in detail – the detectors’ performance is presented for each of the speaker’s characteristics, and it is statistically evaluated whether there exists some bias between demographic subgroups. The results show that modern detectors are not unbiased and special care should be taken for training and deploying fair and non-discriminative deepfake speech detectors.