南洋理工大学 发布 Audio Deepfake Detection Dataset 数据集, 应用在 音频处理、信息安全 领域

南洋理工大学 本次发布的数据集 Audio Deepfake Detection Dataset, 该数据集由南洋理工大学的研究团队创建，旨在评估音频深度伪造检测模型的性能。数据集包含超过150个合成器和9种真实语音类型，每种类型600个音频样本，总共有9600个音频样本。数据集涵盖了不同的环境和语音风格，如清晰的朗读语音、嘈杂的会议语音、新闻播客语音等。数据集的创建过程包括了从多个数据集中收集和整合音频样本，并对每个合成器和真实语音类型进行了单独的EER计算。该数据集的应用领域是音频深度伪造检测，旨在解决音频伪造对语音认证、媒体取证和公众信任造成的威胁。

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