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基于区域优化的音频深度伪造持续学习检测
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为区域优化（RegO）的持续学习方法，旨在提升音频深度伪造检测的效果。该方法通过区域自适应优化，平衡存储稳定性与学习灵活性，实验结果表明其错误接受率提高了21.3%。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为区域优化（RegO）的持续学习方法。
- 该方法旨在提升音频深度伪造检测的效果。
- 区域自适应优化平衡了存储稳定性与学习灵活性。
- 实验结果显示该方法提高了21.3%的错误接受率（EER）。
- 研究解决了模型在应对多样化和不断变化的伪造音频时的有效性下降问题。
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