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假造对话划分：部分假剧音频中的 “谁在假造何时
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究定义了Spoof Diarization作为Partial Spoof (PS)情景下的新任务，旨在确定欺骗行为并聚类。提出了基准模型3C模型，并探索了训练反欺骗措施和提高对话划分性能的方法。
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关键要点
- 该研究定义了Spoof Diarization作为Partial Spoof (PS)情景下的新任务。
- 研究旨在确定欺骗行为的发生时间和位置，并根据不同的欺骗方法进行聚类。
- 提出了基准模型Countermeasure-Condition Clustering (3C)模型。
- 探索了如何有效训练反欺骗措施以支持Spoof Diarization，使用了三种标签方案。
- 利用欺骗定位预测来提高对话划分的性能。
- 研究揭示了任务的高复杂性，即使在受限场景中也存在挑战。
- 研究代码可在指定的URL处获取。
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