Towards Trustworthy Audio Deepfake Detection: A Systematic Framework for Diagnosing and Mitigating Gender Bias
📄 Towards Trustworthy Audio Deepfake Detection: A Systematic Framework for Diagnosing and Mitigating Gender Bias #音频深度伪造检测 #公平性 #语音伪造检测 #模型评估 #偏差诊断 #缓解策略 ✅ 6.5/10 | 前25% | #音频深度伪造检测 | #公平性 | #语音伪造检测 #模型评估 | arxiv 学术质量 6.5/8 | 影响力 1.8/2 | 可复现性 0.4/1 | 置信度 高 👥 作者与机构 第一作者：Aishwarya Fursule (School of Computing, Wichita State University, Wichita, KS, USA) 通讯作者：Anderson R. Avila (Institut national de la recherche scientifique (INRS-EMT), Montreal, QC, Canada; INRS-UQO Mixed Research Unit on Cybersecurity, Gatineau, Canada) 作者列表：Aishwarya Fursule (Wichita State University), Shruti Kshirsagar (Wichita State University), Anderson R. Avila (INRS-EMT & INRS-UQO) 📌 核心摘要 要解决什么问题：音频深度伪造检测系统存在性别公平性问题，但偏差的根源未知，且缓解方法零散、未经系统性比较。论文旨在提出一个系统框架，在应用缓解策略前先精确定位偏差来源。 ...