性別偏見

深度分析

訓練資料決定音訊 Deepfake 偵測偏見方向：以 WavLM 為例的實驗分析

隨著音訊 Deepfake 技術演進，偵測模型雖有高準確率，卻常隱藏性別性能差異。本研究透過 ASVspoof5 數據集，對比 LogSpectrogram 與 WavLM-Base+ 在不同訓練性別組成下的表現，發現代表性不足的性別錯誤率較高。研究進一步證明後處理校準無法消除等錯率差距，強調公平性必須在訓練階段解決。