音频深度伪造检测

该研究把持续学习任务收紧到单攻击者加已知真人多样性，用三种检测模型和四种训练策略对比，报告攻击者训练数据与架构影响相当、任务顺序与说话人多样性对不同方法影响不一，而随机回放最稳但需存旧数据。

针对训练中完全没有目标语言的跨语言伪造检测，该文用源语言真话拟合从连续语种表征到语音表征的岭映射并取残差，在六语六骨干上报告平均 9–17% 相对收益，远距离迁移收益更大，但近距离个别组合出现反例。

针对生成式音视频越来越难靠伪影区分的问题，PIVOT 把检测改写为先估计时序物理量再逐条验算事件相关物理定律的核查流程，在 PhysForensics-Bench 上以 70.30% 与 72.16% 的双生成器准确率超过直接大模型目检，但其代价是依赖几何与声学估计质量并在弱观测事件上明显退化。

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该研究把单语和多语语音基础模型放在同一微调与分类流程下比较伪造检测，报告显示多语模型在域内和野外数据上更稳健，但超大规模参数并未带来系统性增益且单语模型在未知压缩与信道下退化明显。

论文针对基于冻结自监督模型的音频伪造检测器提出无说话人依赖的线性卷积攻击 Malasimplex，在 YourTTS 与 XTTS 两组高质量伪造上把等错误率推高 2 到 7 倍，并在更换骨干时仍保持黑盒迁移，同时以频响曲线解释攻击在哪些频带掩盖伪造痕迹。

针对未见过文本到音频与音频到音频生成器的环境音伪造检测，论文用高效音频 Transformer 做前端加图注意力后端，配合差分微调与编解码增广，在 EnvSDD 上报告测试等错误率 2.48%，代价是依赖大规模预训练与特定增广组合。

该文把 TTS 来源追溯写成先判断是否见过再归属到具体系统的两阶段问题，用 Wav2Vec2-BERT 嵌入加 Proxy-Anchor 学习结构化嵌入空间，在 MLAAD v9 合并架构类上报告 99.76% 闭集准确率与 2.04% 的 FPR@95，代价是依赖手动合并架构与保留校准集调阈值。

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针对音视频单侧与异步伪造在对称融合中互相污染边界的问题，IaMSB 用粗桥提候选、见证桥估一致性并分配步数与事件数、精炼桥做步数可调融合，在 LAV-DF 上 AP@0.95 达到 55.92、AV-Deepfake1M 上 AP@0.95 达到 23.01，代价是需要维护跨模态耦合统计与两级步数预算。

论文把多种自监督音频、视觉和音画特征冻结后只训练线性分类头，在科学数据集与野外数据上比较检测、异常检测、可解释定位与互补融合，发现含音频信息的表示泛化最好但野外数据仍困难，且随机特征也能靠捷径得高分。

针对社交媒体多模态伪造分散评测的问题，论文构建覆盖图像、音频、视频与音视频讲话头的统一基准并提出课程微调加统一奖励强化的 Omni-Fake-R1，最强证据来自严格不相交的 OOD 划分与联合评测，而代价是渐进式训练流程更长且定位精度仍受篡改细粒度限制。

该研究把同一段语音拆成前景/背景、谐波/打击、低频段与房间脉冲响应分别训练检测器，报告在 ASVspoof 2019 训练下低频 0-4 kHz 与去混响 MFCC 能改善跨域 EER，但以 ITW 上 24% 仍远非可用为代价。

TriDF 针对以人为中心的伪造提出可解释检测基准，用细粒度伪影感知、真假判定与解释幻觉三维评估多模态大模型，报告显示语义伪影最难且幻觉会切断感知到判定的链路。

针对跨生成器泛化难的问题，论文用音频条件扩散模型的 DDIM 反演重建差异与音频视觉交叉注意力做双路检测，在 MMDF 未见生成器与外部基准上取得领先，但单次反演约一分钟的计算开销是主要代价。

针对语音训练的伪造检测器在歌声上失效的问题，论文用对数梅尔谱、MFCC 与 Wav2Vec2 三专家加门控融合与 50/50 语音歌声联合微调，在 CtrSVDD 上报告 1.82% 等错误率并在 ASVspoof 2019 上保持 0.38%，代价是多分支推理开销与 SingFake 野外数据上仍高达 44.20%。

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论文以语音、音乐、环境音和歌声四类伪造检测为问题，用单前端、双前端与蒸馏双前端对比自监督前端选择，最强证据是 XLS-R 加 EAT 十八层双前端在联合训练下取得最低平均等错误率，代价是前端参数量明显增大且混合音频仍大幅退化。