https://nanless.github.io/audio-paper-digest-blog/tags/%E8%B6%85%E5%87%A0%E4%BD%95%E5%AD%A6%E4%B9%A0/ Recent content in 超几何学习 on 语音/音频论文速递 Hugo zh-cn Tue, 21 Apr 2026 00:00:00 +0000 https://nanless.github.io/audio-paper-digest-blog/posts/2026-04-21-hcfd-a-benchmark-for-audio-deepfake-detection-in/ Tue, 21 Apr 2026 00:00:00 +0000 https://nanless.github.io/audio-paper-digest-blog/posts/2026-04-21-hcfd-a-benchmark-for-audio-deepfake-detection-in/ 本文针对医疗健康领域中神经音频编解码器生成的语音深伪检测问题，提出了一个全新的研究任务（HCFD）和基准数据集（HCFK）。研究发现，在健康语音上训练的现有深伪检测模型在病态语音上性能显著下降。为此，论文首先验证了预训练音频模型（如PaSST）能更好地应对病理语音带来的变异性。更重要的是，本文提出了