重塑语音安全！上海交大联合宇生月伴，研发高性能高泛化语音鉴伪大模型

面对生成式AI带来的语音伪造风险，上海交大与宇生月伴团队提出以数据为中心的语音鉴伪新范式，通过构建涵盖1.2万小时、300多个伪造领域的异构数据池，发现“多样性远胜总量”的规模定律。研究提出的DOSS采样策略仅用3%数据即超越传统方法，并将检测误差降低30%。新模型在学术测试中EER达1.65%，显著优于此前使用7.4万小时数据训练的大模型；在9类商业合成语音接口上平均准确率达96.01%，对高保真Qwen3识别率仍超87%，展现出卓越的泛化能力与现实应用潜力。
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