Mar, 2024

通往通讯平台实时深假语音检测系统的发展

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TL;DR本研究旨在评估在实时通信平台上采用静态深假音频检测模型的可行性，研发了可在多平台上运行的可执行软件，并使用 ASVspoof 2019 数据集实现了基于 Resnet 和 LCNN 架构的两个深假音频检测模型，达到了与 ASVspoof 2019 挑战基准的比较性能。该研究提出了增强这些模型的策略和框架，为在通信平台上实现实时深假音频检测铺平了道路，从而推动音频流安全性的进一步发展，并确保在动态实时通信场景下具备强大的检测能力。
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发现论文，激发创造
  • 自动身份识别对音频视觉深度伪造的漏洞

    该研究论文介绍了首个真实的音频 - 视觉深度伪造数据库 SWAN-DF，其中嘴唇和语音同步，并具有高质量的视觉和音频。研究表明，通过调整现有的预训练深度伪造模型来适应特定身份，可以在超过 90% 的时间内成功欺骗人脸和说话人识别系统，并获得非常逼真的伪造视频。

    Nov, 2023

  • 深度伪造音频的系统指纹识别：一份初始数据集和调查

    本论文提出了一个用于系统指纹识别的 deepfake 音频数据集，并进行了初步调查，数据集由五个语音合成系统使用最先进的深度学习技术收集而成，为系统指纹识别方法的开发提供了一些基准和研究发现。

    Aug, 2022

  • 一种基于多流融合和单类学习的音视频深伪造检测方法

    该研究针对深度伪造音视频的检测模型的挑战，提出了一种具有多模态融合和一类学习表示级正则化技术的方法，以解决方法的泛化问题和确保模型的可解释性。实验证明该方法对未见攻击的检测平均改进了 7.31%，同时提供了模型对伪造模态的识别结果。

    Jun, 2024

  • WaveFake: 一份数据集，用以方便音频 Deepfake 检测

    本文介绍了一些用于分析音频信号的常见信号处理技术。我们提供了一个新的数据集，并采用了两个基线模型，以便进一步研究深层次的生成建模在音频信号领域的应用。

    Nov, 2021

  • Deepfakes 生成和检测：现状、挑战、对策和发展方向

    本文综述了现有工具和基于机器学习的方法，用于深度伪造（Deepfake）的生成和检测，并讨论了目前的公共数据集和对技术进行性能评估的关键标准，强调了未来研究的方向。

    Feb, 2021

  • 探索绿色 AI 用于音频深度伪造检测

    该研究提出了一种新的音频深度伪造检测框架，利用标准 CPU 资源进行无缝训练，并借助自我监督学习模型的嵌入来使用经典机器学习算法，与常用的高碳足迹方法相比，取得了有竞争力的结果。

    Mar, 2024

  • 深度伪造语音的实时检测

    生成式人工智能在语音领域有着重要的隐私和道德威胁，该研究通过生成了 DEEP-VOICE 数据集，并利用机器学习模型进行统计分析和超参数优化，最终实现了 99.3% 的准确分类，并能够实时检测 AI 生成的语音。

    Aug, 2023

  • 全自动端到端假音频检测

    本文提出了一种完全自动化的端到端虚假音频检测方法，使用了 wav2vec 预训练模型和修改版的 differentiable architecture search 算法（light-DARTS），在 ASVspoof 2019 LA 数据集上取得了 1.08% 的等错误率，性能优于现有的单一系统。

    Aug, 2022

  • 利用低频细微特征改进 DeepFake 检测

    本研究针对声音 DeepFake 威胁，研究使用最新的 Whisper 语音识别模型作为前端来增强声音真实性检测，实验证明使用 Whisper 模型可提高声音 DeepFake 检测的准确性。

    Jun, 2023

  • 检测音乐深度伪造容易但实际上很困难

    这篇论文展示了对真实音频数据集和假重建数据集进行分类器训练的可能性与出乎意料的容易程度，达到了 99.8% 的令人信服的准确率，标志着音乐深度伪造检测器的首次发表。然而，通过对其他领域伪造检测的几十年文献的了解，我们强调一个好的测试得分并不是故事的结束，而且指出部署的检测器可能存在的问题与未来研究方向。

    May, 2024