메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
최종욱 (중앙대학교) 조희재 (중앙대학교) 김태훈 (중앙대학교) 임형준 (롯데 이노베이트) 최종원 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,792 - 2,795 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
In this paper, we analyze the generalization performance of methods designed for detecting synthetic audio data. It is crucial to develop detection models that robustly operate on data generated by various generative models. We analyze the generalization performance of existing synthetic audio detection models under domain shifts. To evaluate the generalization performance within the in-domain, we utilize the WaveFake, which includes fake audio. For cross-domain evaluation, we collect data not included in WaveFake, such as audio generated by diffusion models. The experimental results highlight that current detection methods are not robust to variations in generative models.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

[말기 암환자의 돌봄] 말기 암환자의 간호관리
최성은 대한외과학회 학술대회 초록집 2011 .11
페르소나 기반 대화형 에이전트 최신 연구 동향 분석
서영민 한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집 2024 .09
오디오 소스 분리 시 발생되는 아티팩트를 이용한 딥페이크 노래 딥러닝 탐지 모델
서영민 한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집 2024 .09
가짜 행복, 쉬운 도파민에 의지하는 사회
김만희 새가정 2024 .07
[체인리 액션] 비겁한 변명, 또는 성급한 마녀사냥
유지이 기계저널 2023 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0