HyperPotter: Закляття взаємодій високого порядку у виявленні аудіодіпфейків
https://ift.tt/cyNTQjB
Прогрес у технологіях AIGC дозволив синтез дуже реалістичних аудіодіпфейків, здатних вводити в оману людське слухове сприйняття.
Хоча розроблено чимало методів виявлення аудіодіпфейків (ADD), більшість з них спираються на локальні часові та спектральні ознаки або парні відношення, ігноруючи взаємодії високого порядку (HOIs).
HOIs захоплюють дискримінативні закономірності, що виникають із кількох компонент ознак понад їхній окремий внесок.
Ми пропонуємо HyperPotter — фреймворк на основі гіперграфів, який явно моделює ці синергетичні HOIs через кластеризовані гіперребра з ініціалізацією прототипів з урахуванням класу.
Розгорнуті експерименти демонструють, що HyperPotter перевищує базову модель у середньому на 22,15% відносного приросту по 11 наборам даних і перевершує передові методи на 13,96% на 4 складних міждоменних наборах даних, що свідчить про високу узагальнюваність до різноманітних атак та спікерів.
HI-FI News
via Artificial Intelligence https://ift.tt/6TiUVn2
February 6, 2026 at 04:13AM
February 6, 2026 at 04:13AM
Залишити відповідь
Щоб відправити коментар вам необхідно авторизуватись.