本研究建立了多类型深度伪造音频检测基准，采用波形提示调优的自监督学习方法，优化检测效果，平均错误率为3.58%。

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%。