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SE-ADD：基于错误驱动监督的自进化音频深伪检测框架
SE-ADD: Self-Evolving Audio Deepfake Detection with Mistake-Driven Supervision
摘要
研究者提出 SE-ADD 自进化音频深伪检测框架，通过低秩适配（LoRA）利用音频语言模型自身的判定结果与自生成取证线索构建错误驱动监督，迭代更新模型。在 Qwen2-Audio 上等错误率（EER）从 36.72% 降至 7.52%，在 MOSS-Audio 上从 19.93% 降至 3.97%。
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