中国科学院自动化研究所 发布 Codecfake 数据集, 应用在 音频伪造检测、深度学习 领域

中国科学院自动化研究所 本次发布的数据集 Codecfake, Codecfake数据集是由中国科学院自动化研究所创建的大型开放源代码数据集，专注于基于音频语言模型（ALM）的音频检测。该数据集包含超过100万音频样本，涵盖两种语言，并设置了多种测试条件，以评估模型对ALM生成音频的检测能力。数据集的构建涉及多种主流的神经音频编解码模型，旨在通过这些模型生成的伪造音频来训练和验证音频深度伪造检测（ADD）模型。Codecfake数据集的应用领域主要集中在提高对ALM生成音频的检测准确性，解决现有模型在检测新型伪造音频方面的局限性。

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