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FADEL: An Uncertainty-Aware Deep Learning Framework for Fake Audio Detection
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究假音频检测中模型对未见攻击的泛化能力，提出FADEL框架，通过Dirichlet分布建模类概率，增强模型的鲁棒性。实验结果表明，FADEL显著提升了基线模型的性能，尤其在不同伪造算法下，平均不确定性与等错误率之间存在强关联。
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关键要点
- 本文研究假音频检测中模型对未见攻击的泛化能力。
- 提出FADEL框架，通过Dirichlet分布建模类概率。
- FADEL框架融合模型的不确定性，增强模型在OOD情况下的鲁棒性。
- 实验结果表明，FADEL显著提升了基线模型的性能。
- 在不同伪造算法下，平均不确定性与等错误率之间存在强关联。
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