表征可普适的深度伪造检测中的时域动态
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。现有的深度伪造语音检测系统对未知攻击（即在训练期间未见过的生成算法生成的样本）缺乏普适性。最近的研究探索了使用通用语音表示来解决这个问题，并取得了令人鼓舞的结果。然而，这些工作主要关注创新下游分类器，而对表示本身却没有触及。本研究中，我们认为表征这些表示的长期时间动态对于普适性至关重要，并提出了一种新的评估表示动态的方法。实验证明，不同的生成模型使用我们提出的方法生成类似的表示动态模式。在...
本文提出了一种新的动态评估方法，用于检测深度伪造语音攻击。实验证明，该方法在检测未知攻击方面具有优势，并在几个基准方法上取得了显著改进。
