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MLAAD
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新框架通过组合因素识别合成语音来源
研究人员引入了一个新的框架，用于识别合成语音的来源，超越了简单地对生成架构进行分类。该方法将“来源”重新定义为架构、训练数据和其他影响因素的组合。通过利用结构化正交原型（Structured Orthonormal Prototypes）和子空间划分策略（Subspace Partitioning strategy），该框架旨在减少类重叠和类内方差，从而提高在部分可见来源上的性能，并在开放集场景中保持鲁棒性。
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新框架改进音频深度伪造源追踪
研究人员开发了一种新的双分支门控融合框架，以改进音频深度伪造源的追踪。该系统结合了XLSR-53和一个新颖的66维描述符CORES，后者比以前的方法捕获了更广泛的合成伪影。输入条件门自适应地加权这两个分支，以克服表示不平衡并提高在域外数据集上的性能。