Junichi Yamagishi
Si los oyentes humanos —o los detectores automatizados— pueden distinguir el habla generada por IA del habla humana real, y cómo cambia esa distinguibilidad a medida que mejora la síntesis del habla.
Yamagishi ha sido el principal organizador de ASVspoof, el desafío internacional que sigue qué tan bien pueden los sistemas automatizados detectar habla falsificada o sintética, desde su primera edición en 2015. El registro acumulado de la serie de desafíos es uno de los pocos conjuntos de datos longitudinales en detección de contenido de IA que cubre una generación tecnológica completa: desde la síntesis concatenativa temprana hasta la clonación neuronal de voz actual. También coorganiza el desafío paralelo VoiceMOS para evaluar la calidad del habla sintética, lo que lo sitúa de forma única en ambos lados de la pregunta: qué tan buena se ha vuelto la síntesis y cuán detectable sigue siendo esa calidad. Para ai100, a medida que los motores de IA avanzan hacia la salida por voz, esta es la pila metodológica para evaluar cómo suena cuando habla un LLM.