扩散还是混淆:一个扩散深度伪造语音数据集

原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于:

本研究解决了合成语音生成中的一个关键问题,即如何提升深度伪造语音的真实感。作者提出了一种基于扩散模型的新方法,并创建了相应的数据集,评估了扩散生成的深度伪造与非扩散深度伪造的质量差异。研究发现,扩散深度伪造的检测效果与非扩散方法相当,对现有深度伪造检测系统构成潜在威胁。

本文介绍了一种基于普通微分方程的线性扩散模型(LinDiff),通过补丁方法降低计算复杂度,并利用对抗性训练提高样本质量。在Mel-声谱图条件下进行语音合成测试,结果表明即使只有一个扩散步骤,该模型也能生成高质量语音,速度和质量可与自回归模型媲美。

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