В работе исследуется возможность детектирования дипфейков на основе нейросетевых вокодеров, а также разделения задач обнаружения синтезированной речи и следов применения нейровокодеров современными системами обнаружения голосовых дипфейков на примере WavLM-Large. Для исследования была разработана аугментация данных, включающая обработку нейросетевыми вокодерами, и обучен ряд моделей. Для оценки их качества была составлена тестовая база данных на основе открытых баз LibriTTS, LibriSeVoc и закрытой базы OpenLibriTTS. С помощью составленной базы, а также баз ASVspoof2021-DF и ASVspoof5 были получены значения метрики Equal Error Rate, установлено улучшение качества при использовании аугментаций и показана возможность разделения задач обнаружения дипфейков и следов нейровокодеров.

Мельник Д.А. (науч. рук. Чирковский А.Д.) Детектирование следов нейровокодеров и акустических моделей в задаче обнаружения дипфейков // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16405