音频深度伪造检测

针对三种真实退化信道下 11 种零样本克隆把验证错误率推高且预训练检测接近失效的问题，论文用混合标准库与域内退化语音的微调把已知攻击检测恢复到低错误率并改善部分未知攻击，代价是高保真未知攻击与小模型遗忘仍未解决。

针对病理语音下神经音频编解码重合成伪造难以检出的问题，论文构建配对的中英多病症基准并提出保留多证据、在双曲空间用多原型建模伪造模式的 PHOENIX-Mamba，其 PaSST 版本在英抑郁等任务上达到 97.04 准确率并把等错率降到约 5 左右，代价是依赖预训练表示与受控重合成协议而未覆盖真实信道与 TTS 等攻击。

该研究用 20 条真、全合成与部分合成语音的 0.2 秒窗口定位任务检验 47 名母语听者，显示话语类型决定检出与质量评分而三种信任线索无主效应，全合成在多数投票下 0/5 正确且人群辨别力接近机遇。

针对录音室训练的专用检测器在野外自发语音上泛化崩塌的问题，论文提出免训练的比较引导上下文学习框架，用成对证据生成与对账过滤幻觉，并用分布外路由把难样本交给音频语言模型，在三个野外数据集上报告了高于基线的宏平均 F1，但以录音室数据性能下降和依赖闭源模型生成证据为代价。

针对神经音频编解码器重合成的印度语伪造语音检测难泛化问题，论文构建多语言多编解码器基准并提出双阶段双曲对齐的检测框架，在域内与跨库迁移上报告更低等错误率，但以双编码器与大语言模型解码器开销为代价。

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针对实时通信中未知增强与编解码耦合失真问题，论文用真机穿越七个主流平台构建约 600 小时配对数据并提出音素引导一致性学习，在离线与在线混合评估上把平均等错率降到 5.81%，代价是对极端噪声与激进非线性失真仍有差距。

论文在 AASIST 最后隐层加 Top-K 稀疏约束，用 ASVspoof5 验证检测性能与按攻击类型度量的解耦度，最强证据是 D=320、k=20 时测试集 EER 为 23.36% 且单样本约 95% 维度为零，代价是需放大隐层并舍弃难检攻击后解耦结论才成立。

论文把电话传输拆成降带宽与过编码分别测量，发现未见过的编码是退化主因，并用窄带重采样加随机量化加 RawBoost 加 G711 仿真在未见真实 VoIP/PSTN 上把 EERc 从 18.9% 降到 15.1%，代价是训练条件变多且干净宽带上的匹配性能不再是最优。

针对纯因果状态空间模型难以全局检索频域伪造痕迹的问题，论文提出 XLSR 前端加 Mamba 与注意力混合后端的模块化框架，最强证据是 MamBo-3-Hydra-N3 在三组跨域评测上取得有竞争力的等错误率，代价是堆叠深度与变体选择敏感且浅层检查点方差大。

该工作把音频切段后用 CLAP 嵌入算段间余弦相似度分布并提取 29 个统计特征再用 XGBoost 与多专家集成判别，在 ASVspoof5 上 EER 为 17.7% 而在 In-the-Wild 上 F1 为 0.679，代价是 21 个特征出现训练与野外判别方向反转且音乐需用分位自适应才能跨域。

针对语音、声音、歌声与音乐四类音频造假统一检测问题，论文提出冻结语音自监督模型并只学习提示词的小波提示调优方法，在四类联合训练下以远少于微调的参数取得更低的平均等错误率，但单类训练仍难跨类泛化。

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针对多模态伪造中模态割裂与跨模态语义推理不足的问题，ConLLM 采用预训练模型分模态抽取加对比对齐与类 GPT 变换器精炼的两阶段结构，在音频、视频与音视频六个基准上报告了更低的等错误率与更高的准确率，但其增益依赖预训练权重与训练数据覆盖且推理代价仍需权衡。

论文以 7 语种 668.8 小时配对语料构造说话人、生成方法和真实源三重隔离的跨域评测，报告同域准确率常达 100% 而跨域大幅跌落甚至近随机，最强的 wav2vec 2.0 与 Whisper+MLP 也只在部分语言保持可用，代价是生成方法随语言不同且需持续更新。

论文把多说话人对话中的手术式伪造注入形式化为时序定位问题，用冻结二分类器加滑窗与迟滞解码器实现零样本定位，在 180 段构造对话上以强骨干达到时序交并比 0.90 左右，但边界位移约 3.5 秒且短时域外生成器注入仍接近全漏检。

针对语音伪造检测中自监督表示难以同时捕捉长程与短程线索的问题，论文用并行全局注意力与局部卷积分支加解耦类令牌与 DWConv-SE 融合的 E-Branchformer，在 ASVspoof 2021 LA/DF 与 ITW 上取得 0.88%/1.85%/6.30% EER 并在 ASVspoof 5 上取得 5.44% EER，代价是四层编码器与细粒度融 …

在 ASVspoof 5 Track 1 的 4,080 条匹配子集上，用被动分数、键控探针、检索与说话人轮廓四路证据组成可审计记录并做晚期校准，使检索增强的固定融合从 15.84% 降至 11.91% EER、校准后达 8.43% EER 并在 33.75% 复核预算下覆盖 82.85% 错误，但最强被动 WavLM 仍为 6.71% EER。

针对全量微调语音自监督基座模型代价高、MLP 适配器表达受限的问题，KanAdapter 以并行瓶颈中的 GR-KAN 可学习有理激活替换固定激活，在说话人验证、情感识别与伪造检测上以减少 94.7% 至 97.5% 可训练参数接近全量微调，并在两阶段持续学习上相对全量微调降低 83.6% 错误率。

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