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。

研究表明，局部篡改音频的检测可以通过对策模型有效实现。利用Grad-CAM分析对策决策过程，发现其关注真实与伪造音频的过渡区域。这为音频篡改检测提供了新的理解，推动了自动说话人验证系统的改进。