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in the wild
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新方法提升音频深度伪造检测的泛化能力
研究人员开发了新的音频深度伪造检测方法，旨在提高跨不同说话人和场景的泛化能力。一种方法，双粒度正交解耦（Dual-Granularity Orthogonal Disentanglement），通过样本级和批次级的特征独立性来解耦说话人身份与合成伪影。另一种方法，HyperPotter，利用超图捕捉高阶交互，即由多个特征组件产生的模式。这两种技术在各种数据集上都显示出有希望的结果，在跨数据集迁移和泛化方面优于现有方法。
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小波散射变换提高了语音深度伪造检测的准确性
研究人员开发了一系列新的特征提取器，称为 WST-X，利用小波散射变换 (WST) 来改进语音深度伪造检测。该方法结合了手工制作特征的可解释性与 SSL 特征的高级信息捕获能力。在 Deepfake-Eval-2024 等基准测试上的实验表明，WST-X 通过有效识别细微的声学异常，显著优于现有方法。