迈向跨学科方法的音频深度伪造识别
声音
2024-11-12 v1 计算与语言
音频与语音处理
摘要
本文呼吁各学科学者通过人工智能方法与语言学的跨学科视角，共同应对音频深度伪造检测与识别的挑战。一方面，用于生成逼真虚假语音的工具呈爆炸式增长；另一方面，深度伪造的检测工作却相对滞后。特别阻碍音频深度伪造检测的是，当前AI模型缺乏对语言固有变异性以及人类语音复杂性与独特性的完整理解。我们看到了近期跨学科工作的广阔前景，该工作将语言学知识融入AI方法，为专家在环（expert-in-the-loop）提供了路径，并超越了专家无关的纯AI方法，以实现更稳健、更全面的深度伪造检测。
引用
@article{arxiv.2411.05969,
title = {Toward Transdisciplinary Approaches to Audio Deepfake Discernment},
author = {Vandana P. Janeja and Christine Mallinson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.05969},
year = {2024}
}