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，以提高音频深度伪造检测的有效性。该方法通过优化重要神经区域，平衡存储稳定性与学习灵活性，实验结果显示错误接受率提高了21.3%。

本文介绍了深度伪造音频检测模型的研究进展，包括基于深度学习的音频数据集、MFAAN网络、实时检测模型和多模态融合方法。这些研究提高了伪音频检测的准确性，展示了在动态通信场景中确保音频安全的潜力。

本文提出了一种名为时序深度伪造定位（TDL）的音频检测方法，结合嵌入相似度模块和时序卷积，能够有效识别伪造音频的真实性。研究表明，该方法在ASVspoof2019数据集上表现优异，为音频篡改检测提供了新的思路。

该研究聚焦于深度伪造音频的检测，提出了CSAM策略以解决领域偏差问题，并通过新数据集实现了最低0.616%的等错误率。研究还开发了FakeAVCeleb数据集，旨在应对深度伪造技术带来的安全隐患，推动多模态检测器的发展。此外，提出了基于Resnet和LCNN架构的实时检测模型，提升了音频流的安全性。

本文介绍了结合对比学习和深度学习的方法，以提高卷积神经网络在音频和图像伪造检测中的性能。研究表明，这种结合可以有效减轻背景偏差、增强模型鲁棒性，并在多个数据集上实现显著性能提升。