XLS-R 300M
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新AI模型利用连续方言空间预测阿拉伯语说话人来源
研究人员开发了一种新颖的基于回归的方法，通过将方言变异建模为连续空间来预测阿拉伯语说话人的地理来源。该方法利用了分层神经网络，该网络结合了来自XLS-R 300M和Whisper Large V3的音频编码器表示以及语音学描述符。该模型实现了481.2公里的中位数定位误差，辅助头在国家预测方面达到64.5%的准确率，在城市预测方面达到45.2%。在零样本（zero-shot）机制下的进一步测试显示性能有所下降，突显了未来改进的领域。
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新框架诊断深度伪造音频检测中的捷径
研究人员开发了一个新框架，用于诊断深度伪造音频检测系统中的捷径。这种基于干预的方法使用受控的声学扰动来识别模型利用了哪些特征，区分合法的域偏移和可利用的伪影。在ASVspoof数据集上使用RawGAT-ST对XLS-R-300M模型进行的实验表明，非语音间隔是最重要的捷径，改变时会导致最大的性能下降。
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发布新的自然语言处理资源以保护普诺克丘亚语
研究人员为资源匮乏的普诺克丘亚语开发了新的自然语言处理资源。这包括迄今为止任何克丘亚语方言中最大的语音语料库，包含 66 小时的录音和 36 小时的转录数据。该项目还建立了首个普诺克丘亚语的自动语音识别 (ASR) 基准，评估了现有模型并微调了 Whisper、wav2vec2 和 XLS-R。所有数据集和微调模型都将公开发布，以帮助语言保护。
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新研究着眼于音频深度伪造检测和人类信任侵蚀问题
研究人员正在开发先进的音频和视听深度伪造检测方法，以应对部分操纵的语音和歌声等挑战。一种名为CAFNet的新架构能够联合分类音频为真实、完全伪造或半真半假，并高精度地定位被操纵的片段。另一个框架T-AVFD利用文本指导，通过学习可泛化的真实性模式，提高了在说话和歌唱场景下的检测能力。此外，一项大规模研究表明，尽管人类检测音频深度伪造的能力没有显著提高，但人们对真实语音的信任度却在下降，这表明音频真实性的信任正在广泛受到侵蚀。