SEAR：面向音频语言模型的伪造证据锚定音频推理基准

研究者提出 SEAR，一个包含四项任务的 AQA 基准，通过声学证据识别与量化、深度伪造检测和取证理由生成来评估基于 ALM 的音频深度伪造检测。同时提出 BAEA，为冻结的 ALM 配备受控声学工具，采用固定或自适应证据获取策略。六种 ALM 的实验显示，合理解释与可验证声学证据推理之间存在明显差距，BAEA-Fixed 在两个评估分区上均改善了最终判定和取证理由。