ASVspoof 5：基于众包语音的人造声、深度伪造与对抗攻击检测评估
信号处理
2026-04-14 v3 声音
摘要
ASVspoof 5 是一系列挑战赛的第五个版本，旨在推动语音伪造和深度伪造检测技术的研究。与前往年版本的显著变化在于，采用了来自大量说话者、多样录音条件下且包含新型与传统生成式语音技术的全新众包数据库。本文在此新数据库描述后，提供了本次 ASVspoof 5 挑战赛中 53 支参赛队所提交方案的综述结果。尽管许多方案表现良好，但在对抗攻击和神经网络编码/压缩方案下性能会下降。我们还综述了赛后结果，并报告了校准研究以及其他主要挑战，勾勒了 ASVspoof 的未来发展路线图。
引用
@article{arxiv.2601.03944,
title = {ASVspoof 5: Evaluation of Spoofing, Deepfake, and Adversarial Attack Detection Using Crowdsourced Speech},
author = {Xin Wang and Héctor Delgado and Nicholas Evans and Xuechen Liu and Tomi Kinnunen and Hemlata Tak and Kong Aik Lee and Ivan Kukanov and Md Sahidullah and Massimiliano Todisco and Junichi Yamagishi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.03944},
year = {2026}
}
备注
Accepted by IEEE TASLP. Appendix is included. DOI 10.1109/TASLPRO.2026.3682962 (Open Access)