软对比伪学习伪造言语归因算法

开放世界稳健归因

面向开放世界场景,该算法通过软过滤和软伪标签机制缓解伪标签噪声,在无需已知未见类数量的情况下,对已知和未知伪造方法的言语进行可靠归因

Zhang, Qiang · Zhang, Xiongwei · Sun, Meng · Yang, Jibin

IEEE Transactions on Information Forensics and Security 2024

技术优势

未见方法也能归因

通过相似度软过滤和软伪标签,算法能对训练中未出现的伪造方法进行归因,适应开放世界。

自动估计未知类别数

基于SPL的迭代算法能够预测未见伪造方法的数量,无需预先指定。

缓解伪标签噪声

软伪标签模块结合标签平滑和相似度加权,降低错误伪标签的影响。

应用场景