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广义源追踪：通过真实强调和虚假扩散策略检测新型音频深度伪造算法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种用于音频深伪算法识别的真实强调与伪造扩散（REFD）策略，展示了其在鉴别分布内样本的同时识别分布外样本中的有效性，并通过特征和逻辑分数的相似性考虑提出了 NSD，一个在识别新的深伪算法上的新颖的分布外方法。REFD 在音频深伪检测挑战赛 Track3 上获得了 86.83% 的 F1 分数，具有最先进的性能。
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关键要点
- 提出了一种用于音频深伪算法识别的真实强调与伪造扩散（REFD）策略。
- REFD 在鉴别分布内样本的同时，能够有效识别分布外样本。
- 提出了 NSD 方法，基于特征和逻辑分数的相似性，旨在识别新的深伪算法。
- REFD 在 2023 年音频深伪检测挑战赛 Track3 上获得了 86.83% 的 F1 分数，表现出最先进的性能。
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