受控歌声深度伪造检测的语音基础模型集成

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本研究针对生成性人工智能模型带来的深度伪造歌声检测挑战,提出了一种结合语音基础模型的集成方法。通过引入新颖的挤压与激励聚合(SEA)方法,提升了检测系统的鲁棒性,最终在评估集上实现了1.79%的等错误率(EER),在深度伪造歌声检测任务中展现出显著的效果。

AI生成的歌唱声音的快速发展引起了艺术家和音乐行业的关注。为推动SVDD研究,提出了“SVDD挑战”,将与2024年IEEE口语语言技术研讨会同时举行。

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