arXiv ID:
2606.25328
arXiv 提交日期: 2026-06-24
面向语音深度伪造检测的鲁棒自适应:语音基础模型的监督后训练 / Supervised Post-training of Speech Foundation Models for Robust Adaptation in Speech Deepfake Detection
1️⃣ 一句话总结
本研究提出一种监督后训练方法,通过在语音基础模型中引入基于帧级别的混合扰动信号,使其更擅长捕捉伪造语音中的局部异常,从而在不使用数据增强的情况下,显著提升深度伪造检测的鲁棒性和均衡性。