WildSpoof 挑战评估方案
声音
2025-08-26 v1 人工智能
摘要
WildSpoof 挑战旨在推动在野数据在两个交织的语音处理任务中的应用。它包含两条并行赛道：（1）用于生成欺骗语音的文本转语音（TTS）合成，以及（2）用于检测欺骗语音的欺骗鲁棒自动说话人验证（SASV）。虽然组织者协调两条赛道并定义数据协议，但参与者将它们视为独立且分离的任务。主要目标包括：（i）推动在 TTS 和 SASV 中使用在野数据，超越传统的干净和受控数据集，考虑真实场景；以及（ii）鼓励欺骗生成（TTS）和欺骗检测（SASV）社区之间的跨学科合作，从而促进更集成、更鲁棒、更真实系统的开发。
引用
@article{arxiv.2508.16858,
title = {WildSpoof Challenge Evaluation Plan},
author = {Yihan Wu and Jee-weon Jung and Hye-jin Shim and Xin Cheng and Xin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.16858},
year = {2025}
}
备注
ICASSP 2026 challenge