Key points are not available for this paper at this time.
تتطلب التقدمات الأخيرة في synthesis وتحويل صوت الغناء نماذج قوية للكشف عن أصوات الغناء العميقة المزيّفة (SVDD). تواجه مجموعات بيانات SVDD الحالية تحديات بسبب عدم السيطرة المحدودة، والتنوع في طرق التزييف، وقيود الترخيص. لمعالجة هذه الفجوات، نقدم CtrSVDD، وهي مجموعة كبيرة ومتنوعة من أصوات الغناء الأصلية والمزيّفة. تم تشكيل هذه الأصوات باستخدام أساليب متطورة من مجموعات بيانات صوت الغناء المتاحة للجمهور. تتضمن CtrSVDD 47.64 ساعة من أصوات الغناء الأصلية و260.34 ساعة من أصوات الغناء المزيّفة، تغطي 14 طريقة تزييف وتشمل 164 هوية مغني. كما نقدم نظاماً أساسياً مع ميزات واجهة أمامية مرنة، تم تقييمه وفقاً لتقسيم هيكلي للتدريب/التطوير/التقييم. تظهر التجارب أهمية اختيار الميزات وتسلط الضوء على الحاجة إلى التعميم نحو طرق التزييف التي تنحرف أكثر عن توزيع التدريب. مجموعة بيانات CtrSVDD والأسس متاحة للجمهور.
درس زانغ وآخرون (الثلاثاء) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: