arXiv · cs.AI· Jianqiao Cui·· 15 天前AI 评分44
自适应压缩与定向扰动：面向通用音频深度伪造检测的统一框架
Adaptive Compression and Targeted Perturbation: A Unified Framework for Generalized Audio Deepfake Detection
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Jianqiao Cui
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.16049v1
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AI 导读
一项音频深度伪造检测研究提出统一框架，包含动态选择潜在维度的 AAFI 模块和 Mel 频谱域定向正则化的 Mel-BAP 策略。基于 Whisper-small 的模型在 ADD 2022、FakeOrReal 和 In-the-Wild 基准上取得平均 EER 1.51% 的 SOTA 成绩，参数量较 30 亿参数的 Resemble-Detect-3B-Omni 减少 91.6%，平均 EER 提升 60.7%。Whisper-base 配置在五个未见语言的跨语言评测中 EER 为 3.91-5.65%。
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