面向音频深度伪造检测的任务感知联合剪枝与蒸馏框架
Task-Aware Joint Pruning and Distillation for Efficient Audio Deepfake Detection
AI 导读
针对基于自监督学习（SSL）的音频深度伪造检测器参数量普遍超过 300M、难以部署到资源受限设备的问题，研究者提出任务感知联合剪枝与蒸馏框架，将跨域知识蒸馏与运动引导结构化剪枝结合，在激进压缩下保留伪造判别知识与关键结构。该框架把模型压缩至 31.9M 参数、FLOPs 降低 6.3 倍，在多个数据集上相比未压缩基线平均性能仅下降 1.30%。