孟加拉语深度伪造音频检测：零样本 vs. 微调

本文探讨了深度伪造音频日益增长的问题，特别关注了孟加拉语这一未被充分探索的领域。它为孟加拉语深度伪造检测提供了基准，比较了零样本推理和微调模型。这项研究的重要性在于它对低资源语言的贡献，以及它证明了微调在提高性能方面的有效性。

• •使用预训练模型的零样本推理在检测孟加拉语深度伪造方面表现有限。
• •微调显著提高了检测准确性，ResNet18 取得了最佳结果。
• •该研究为孟加拉语深度伪造音频检测提供了基准，解决了低资源语言的问题。
• •在这种情况下，微调对于有效的深度伪造检测至关重要。