一文速览深度伪造检测（Detection of Deepfakes）：未来技术的守门人 前言一、Deepfakes技术原理卷积神经网络（CNN）：细致的艺术学徒生成对抗网络（GAN）：画家与评审的双重角色训练过程：技艺的磨练应用和挑战 二、Detection of Deepfakes技术原理：解密数字伪装特征提取：寻找数字足迹异常检测：寻找不和谐的旋律深度学习模型：构建智能的守门人多模态分析

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标" 获取有趣、好玩的前沿干货！  戳我，查看GAN的系列专辑~！ 昨天，一位朋友分享了一篇deepfake的中文综述，总结得比较全面，特此分享，让更多感兴趣的小伙伴了解~  原文下载地址 | https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDLAST2020&f

以下文章来源于智能语音新青年 ，作者ttslr   论文地址： https://arxiv.org/pdf/2309.07525.pdf 合成歌声的兴起给艺术家和行业利益相关者带来了未经授权使用歌声的严峻挑战。与合成语音不同，合成歌声通常是在含有强烈背景音乐的歌曲中发布的，而强烈的背景音乐可能会掩盖合成人工痕迹。此外，歌声还具有不同于语音的声学和语言特点。这些独特的特性使得歌声深度伪

以下文章来源于智能语音新青年 ，作者ttslr   论文地址： https://arxiv.org/pdf/2309.07525.pdf 合成歌声的兴起给艺术家和行业利益相关者带来了未经授权使用歌声的严峻挑战。与合成语音不同，合成歌声通常是在含有强烈背景音乐的歌曲中发布的，而强烈的背景音乐可能会掩盖合成人工痕迹。此外，歌声还具有不同于语音的声学和语言特点。这些独特的特性使得歌声深度伪