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AT-ADD: All-Type Audio Deepfake Detection Challenge Evaluation Plan

AT-ADD：所有类型音频深度伪造检测挑战评估计划

Yuankun Xie, Haonan Cheng, Jiayi Zhou, Xiaoxuan Guo, Tao Wang, Jian Liu, Weiqiang Wang, Ruibo Fu, Xiaopeng Wang, Hengyan Huang, Xiaoying Huang, Long Ye, Guangtao Zhai

机构 * Communication University of China（中国传媒大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对现有音频深度伪造检测方法在鲁棒性和泛化能力上的不足，AT-ADD挑战旨在通过标准化数据集和评估协议提升音频伪造检测的实用性和鲁棒性。

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