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AT-ADD：全类型音频深度伪造检测挑战赛评估方案
AT-ADD: All-Type Audio Deepfake Detection Challenge Evaluation Plan

作者: Yuankun Xie, Haonan Cheng, Jiayi Zhou 等13人
arXiv: 2604.08184v1
分类: cs.SD, cs.AI
📝 论文摘要
音频大语言模型（ALLMs）的快速发展使得语音与非语音音频（包括音效、歌声和音乐）能够以低成本实现高保真生成与编辑。这些能力在激发创意与内容生产的同时，也带来了严峻的安全与信任挑战——如今高度逼真的音频深度伪造内容已可被大规模生成与传播。然而，现有的音频伪造检测（ADD）防御方案与基准测试仍主要围绕语音展开，往往依赖语音特有的伪影特征，对现实场景中的音频失真鲁棒性有限，且难以泛化至异构音频类型及新兴伪造技术。 为应对这些挑战，我们为2026年ACM多媒体大会提出"全类型音频伪造检测（AT-ADD）"大型挑战赛，旨在搭建连接学术可控评估与实用多媒体取证的技术桥梁。AT-ADD包含两条赛道：（1）鲁棒语音伪造检测：评估检测器在真实场景下对未知前沿语音生成方法的识别能力；（2）全类型音频伪造检测：将检测范围从语音扩展至多样化的未知音频类型，推动跨语音、音效、歌声与音乐的类型无关泛化能力。通过提供标准化数据集、严谨评估协议与可复现基线，AT-ADD致力于加速鲁棒性强、泛化能力优的音频取证技术发展，为合成音频泛在时代的通信安全、媒体可信验证与负责任治理提供支撑。

📊 核心分析

🎯 研究动机
该论文旨在解决音频深度伪造检测领域存在的关键局限： - 现有检测方法主要针对语音，对非语音音频（如音效、歌声、音乐）的检测能力不足 - 现有基准测试在真实世界失真和新兴伪造技术下的鲁棒性有限 - 缺乏能够跨多种音频类型进行泛化的统一评估框架
🔧 核心方法
论文提出了一个名为“全类型音频深度伪造检测挑战赛”的评估计划，包含两个具体赛道： - 鲁棒语音深度伪造检测：在真实场景下评估检测器，并测试其对未见过的先进语音生成方法的检测能力 - 全类型音频深度伪造检测：将检测范围扩展到语音之外的多种未知音频类型，促进跨语音、音效、歌声和音乐的与类型无关的泛化能力 - 通过提供标准化数据集、严格评估协议和可复现基线来实施该计划
💡 核心创新
论文的核心创新点在于： - 首次系统性地提出了覆盖所有音频类型的深度伪造检测评估框架，突破了传统语音中心化的局限 - 设计了双赛道结构，同时关注语音检测的鲁棒性和跨音频类型的泛化能力，实现了评估维度的全面性 - 将学术评估与实际多媒体取证需求紧密结合，强调对真实世界失真和新兴生成技术的适应性 - 推动了音频伪造检测从单一类型向异构音频类型的范式转变
🏆 总体贡献
论文对该领域的整体贡献包括： - 建立了首个面向全类型音频的深度伪造检测基准，为领域发展提供了标准化评估平台 - 促进了鲁棒且可泛化的音频取证技术的开发，支持安全通信和可靠媒体验证 - 通过挑战赛形式加速了学术界与工业界在应对合成音频安全威胁方面的合作 - 为合成音频时代的负责任治理提供了技术支撑和评估方法论