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視覚グラフによる非対照学習で限られたラベルから音声ディープフェイクを検出する

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田中専務

拓海先生、お忙しいところすみません。部下から音声のディープフェイク対策を進めるべきだと言われまして、何から手をつければいいのか見当がつかないのです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していけば必ずできますよ。まず結論から言うと、この論文は『少ないラベルでも高精度に音声ディープフェイクを見分けられる仕組み』を示しているんですよ。

田中専務

要するに、少ない教師データでも使えるという点が肝だとおっしゃるのですね。けれども、その仕組みが私にはイメージしづらいのです。どのようにしてデータを賢く使うのでしょうか。

AIメンター拓海

いい質問です。ざっくり三点で説明しますね。第一に、音声をそのまま扱うのではなく、

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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