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基于逐层中心引导加权聚合的联邦深度伪造语音检测方法
A Federated Deepfake Speech Detection Method Based on Layer-Wise Center-Guided Weighting Aggregation
摘要
研究者提出联邦深度伪造语音检测方法 FedDSD，各客户端用 FedProx 算法训练本地模型并上传参数至中央服务器，无需共享原始音频。该方法进一步提出逐层中心引导加权聚合策略 L-CGWA，依据客户端与参考中心的距离逐层调整其贡献。实验显示其等错误率与集中式协同训练相当，并显著优于单语料库训练模型，在跨域数据集上表现出稳健泛化能力。
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