WaveScat小波散射语音深伪检测前端提出

Xi Xuan等作者提出WaveScat，一类结合小波散射变换（WST）与自监督（SSL）特征的语音深度伪造检测前端，用级联小波卷积与模非线性生成变形稳定的多尺度特征，兼顾手工滤波器组特征的可解释性与SSL特征的高层信息。 作者称，在Deepfake-Eval-2024基准和SpoofCeleb、In-the-Wild、ASVspoof 5跨数据集评测中，WaveScat大幅优于现有前端；分析显示小平均尺度配合高频与方向分辨率对捕捉细微伪造痕迹至关重要。代码和补充材料已提供。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。