深度造假音声検出器の実用性能を向上させるためには、以下のいくつかの戦略が考えられます。まず、データセットの多様性を増やすことが重要です。VoiceWukongのような包括的なベンチマークを利用し、さまざまな言語や音声生成ツールからのデータを収集することで、検出器はより多くの実際のシナリオに対応できるようになります。特に、商業ツールやオープンソースモデルから生成された音声を含むデータセットは、現実の攻撃に対する一般化能力を高めるのに役立ちます。
次に、ポストプロセッシング操作（ノイズ注入、音量調整、再生攻撃など）を考慮に入れたトレーニングが必要です。これにより、検出器は実際の環境で遭遇する可能性のあるさまざまな操作に対しても堅牢性を持つことができます。また、深度学習モデルのアーキテクチャを改善し、エンドツーエンドの検出器を使用することで、特徴抽出の複雑さを軽減し、処理速度を向上させることができます。
さらに、ユーザー研究を通じて人間の判断基準を理解し、検出器の設計に反映させることも重要です。人間の判断と機械の判断を組み合わせることで、より効果的な検出システムを構築することが可能です。最後に、継続的な学習と適応戦略を導入することで、新たな攻撃手法に対する検出器の適応能力を高めることができます。