Artefaktbasiertes Lernen für die Deepfake-Audio-Erkennung
Der Beitrag BEYOND IDENTITY: GENERALIZABLE DEEPFAKE AUDIO DETECTION adressiert das Problem der mangelnden Generalisierbarkeit bei der Deepfake-Audio-Erkennung. Bestehende Modelle leiden unter "impliziter Identitätsleckage": Sie lernen sprecherspezifische Merkmale statt Manipulationsartefakte. Dies…