오디오 딥페이크 감지 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. 오디오 딥페이크 탐지기의 핵심 목표는 무엇입니까?
   • 음성이 실제인지 아니면 AI가 합성한 것인지 결정하려면
   • 녹음 음질을 향상시키려면
   • 음성을 텍스트로 변환하려면
   • 오디오 파일을 압축하려면
2. In “Does Audio Deepfake Detection Generalize?”, which feature comparison improved performance in the authors’ controlled evaluation?
   • Raw transcript tokens instead of audio
   • CQT or log-spectrogram features instead of mel-spectrogram features
   • A larger waveform file instead of a smaller one
   • Video frames instead of speech features
3. 오디오 딥페이크 탐지가 '군비 경쟁'으로 설명되는 이유는 무엇입니까?
   • 탐지기는 군용 하드웨어에서 실행됩니다.
   • 오디오 파일이 계속 커지고 있습니다.
   • 새로운 합성 방법은 오래된 가짜에 대해 훈련된 탐지기를 회피합니다.
   • 작동하려면 두 사람이 필요합니다.
4. 잘 알려진 ASVspoof 벤치마크는 무엇을 평가합니까?
   • 음악 추천 품질
   • 텍스트 번역 정확도
   • 이미지 생성 현실감
   • 음성에 대한 스푸핑 방지/딥페이크 감지
5. What can a valid C2PA Content Credential help a verifier check?
   • A signed record of an asset’s provenance and edit history
   • That every spoken claim in the audio is true
   • The speaker’s real-world identity in all cases
   • That a recording has never been compressed
6. What input type did the ASVspoof 2021 Deepfake task target?
   • Uncompressed music recordings from a studio
   • Manipulated, compressed speech posted online
   • Images altered by face-swapping systems
   • Only live telephone conversations with known speakers
7. How large was the real-world dataset collected in the cited audio deepfake generalization study?
   • 3.79 hours total, all authentic speech
   • 37.9 hours of deepfakes with no authentic audio
   • 37.9 hours total, including 17.2 hours of deepfakes
   • 172 hours total, including 17.2 hours of deepfakes
8. What does the absence of a C2PA credential establish?
   • That the recording is necessarily a deepfake
   • That the recording has no edits
   • That the speaker is verified
   • Nothing by itself about whether the media is authentic or synthetic