TOÀN VĂN & THAM CHIẾU
Thư viện học liệu
112 tài liệu Markdown đã chuyển đầy đủ sang HTML. Bài học, bản đồ, hồ sơ nguồn và báo cáo được giữ cùng nhau để bạn kiểm tra ngữ cảnh.
Bản đồ chung & lộ trình
TÀI LIỆUÔn tập Audio-JEPA và speech deepfake detection7 phút ↗TÀI LIỆU01 — Nền tảng toán, âm thanh và deep learning11 phút ↗TÀI LIỆU02 — Taxonomy deepfake, bài toán và dữ liệu11 phút ↗TÀI LIỆU03 — Học biểu diễn, self-supervised learning và JEPA15 phút ↗TÀI LIỆU04 — Taxonomy kỹ thuật trong detector11 phút ↗TÀI LIỆU05 — Đánh giá, thiết kế thực nghiệm và sức mạnh của bằng chứng12 phút ↗TÀI LIỆU06 — Đọc lại paper và đặt lịch sử nghiên cứu vào taxonomy11 phút ↗TÀI LIỆU07 — Bản đồ literature để học theo câu hỏi9 phút ↗TÀI LIỆU08 — Lộ trình học, bài tập và câu hỏi tự kiểm tra15 phút ↗TÀI LIỆUĐiều phối quá trình ôn tập Audio-JEPA10 phút ↗Lớp 1 · Nền tảng
TÀI LIỆULớp 1: nền tảng để tự đọc và chất vấn Audio-JEPA3 phút ↗BÀI HỌCBài 1: tiếng nói mang gì, và source-filter giải thích được gì?8 phút ↗BÀI HỌCBài 2: từ dãy mẫu tới convolution và Fourier6 phút ↗BÀI HỌCBài 3: sampling, aliasing và resampling7 phút ↗BÀI HỌCBài 4: STFT, magnitude, power, phase và độ phân giải7 phút ↗BÀI HỌCBài 5: mel, cepstrum, chuẩn hóa và tokenization8 phút ↗BÀI HỌCBài 6: xác suất, logits và loss của detector7 phút ↗BÀI HỌCBài 7: hình học biểu diễn, covariance, rank, CKA và probe8 phút ↗BÀI HỌCBài 8: mạng nơ-ron, backprop, attention, tối ưu và adaptation9 phút ↗TÀI LIỆUSổ nguồn lớp 1: nội dung đã đọc và phạm vi xác nhận9 phút ↗TÀI LIỆUBáo cáo bổ sung lớp 16 phút ↗TÀI LIỆUTiến độ học và bàn giao lớp 13 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNNguồn tiếng nói và DSP cho lớp 113 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNNguồn toán và deep learning cho lớp 123 phút ↗Lớp 2 · Deepfake & bài toán
TÀI LIỆULớp 2: tự phân loại speech deepfake và chất vấn dữ liệu4 phút ↗BÀI HỌCBài 1: một pipeline cần nhiều tọa độ6 phút ↗BÀI HỌCBài 2: cái gì được giữ, cái gì được thay?7 phút ↗BÀI HỌCBài 3: bốn cách mô hình hóa, không phải bốn loại task7 phút ↗BÀI HỌCBài 4: học khử nhiễu và học trường vận tốc6 phút ↗BÀI HỌCBài 5: nén audio khác với sinh token audio mới6 phút ↗BÀI HỌCBài 6 — Threat model, đầu ra và supervision8 phút ↗BÀI HỌCBài 7 — Đọc dataset bằng protocol và metadata8 phút ↗BÀI HỌCBài 8 — Cue, confound và domain shift7 phút ↗TÀI LIỆUSổ đăng ký nguồn và mức xác minh8 phút ↗TÀI LIỆUBáo cáo enrich Lớp2 và bàn giao qua file5 phút ↗TÀI LIỆUTiến độ học và bàn giao Lớp23 phút ↗TÀI LIỆUSổ hộ chiếu dataset của lớp 210 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNHồ sơ nguồn lớp 2: cơ chế sinh và thao tác tiếng nói19 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNNguồn: task và protocol dữ liệu22 phút ↗Lớp 3 · SSL & JEPA
TÀI LIỆULớp 3 — Học biểu diễn, SSL và JEPA4 phút ↗BÀI HỌCBài 1 — Biểu diễn phải phục vụ điều gì?9 phút ↗BÀI HỌCBài 2 — Tách target, context, loss và gradient8 phút ↗BÀI HỌCBài 3 — Dự đoán tương lai, chọn target và học speech units8 phút ↗BÀI HỌCBài 4 — Reconstruction và contextualized latent targets7 phút ↗BÀI HỌCBài 5 — Self-distillation, stop-gradient và constraints7 phút ↗BÀI HỌCBài 6 — Từ JEPA formulation tới một training step9 phút ↗BÀI HỌCBài 7 — Masking quyết định bài toán dự đoán8 phút ↗BÀI HỌCBài 8 — Collapse: đo cái gì, trên quần thể nào?7 phút ↗BÀI HỌCBài 9 — Encoder downstream và prediction-error scoring7 phút ↗BÀI HỌCBài 10 — Đọc biến thể bằng recipe và bằng chứng8 phút ↗TÀI LIỆUSổ nguồn lớp 3 — phiên bản, phần đọc và phạm vi claim7 phút ↗TÀI LIỆUBáo cáo enrich lớp 36 phút ↗TÀI LIỆUTiến độ học và bàn giao lớp 34 phút ↗TÀI LIỆUHồ sơ 19 recipe — target, gradient, update và output13 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNHồ sơ khám phá trước khi biên soạn lớp 32 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNJEPA — đối chiếu paper, code và checkpoint7 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNJEPA và Audio-JEPA — hồ sơ nguồn phương pháp11 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNKiểm chứng bổ sung: BEST-RQ-26 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNHồ sơ nguồn Lớp 3: SSL, học dự đoán và chống collapse22 phút ↗Lớp 4 · Kỹ thuật detector
TÀI LIỆULớp 4 — Taxonomy kỹ thuật detector4 phút ↗BÀI HỌCBài 1 — Detector như một hệ thống: forward, học và vận hành6 phút ↗BÀI HỌCBài 2 — Front-end và baseline: trace cơ chế thay vì nhớ tên7 phút ↗BÀI HỌCBài 3 — Adaptation: chọn update space và giữ đúng gradient path8 phút ↗BÀI HỌCBài 4 — Layer fusion và pooling: gộp thông tin nào, mất thông tin nào?6 phút ↗BÀI HỌCBài 5 — Loss, sampling và optimization: đang ưu tiên lỗi nào?7 phút ↗BÀI HỌCBài 6 — Augmentation: nhãn được giữ, evidence có còn không?6 phút ↗BÀI HỌCBài 7 — Data-centric và domain robustness: đổi phân phối nào?7 phút ↗BÀI HỌCBài 8 — Inference/scoring: coverage, ranking và ý nghĩa quyết định6 phút ↗BÀI HỌCBài 9 — Diagnostics và đọc trọn recipe của paper11 phút ↗TÀI LIỆUSổ nguồn lớp 4 — mức đọc và giới hạn8 phút ↗TÀI LIỆUBáo cáo enrich lớp 44 phút ↗TÀI LIỆUTiến độ lớp 4 và bàn giao3 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNPhiếu đọc chương 04 trước khi enrich2 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNHồ sơ nguồn kiến trúc kỹ thuật17 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNĐối chiếu trọng yếu của root — 11/10/20264 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNHồ sơ nguồn kỹ thuật cho training detector18 phút ↗Lớp 5 · Đánh giá & thực nghiệm
TÀI LIỆULớp 5 — Đánh giá, thực nghiệm và sức mạnh bằng chứng3 phút ↗BÀI HỌCBài 1 — Quyết định trước metric: đang đo điều gì?4 phút ↗BÀI HỌCBài 2 — ROC, DET, AUC, PR và EER từ finite scores5 phút ↗BÀI HỌCBài 3 — DCF, LLR, Bayes threshold và calibration5 phút ↗BÀI HỌCBài 4 — Metric thuộc đúng task: tandem, SASV và localization5 phút ↗BÀI HỌCBài 5 — Pooled, macro, per-group và worst-group4 phút ↗BÀI HỌCBài 6 — Split, target access và model selection6 phút ↗BÀI HỌCBài 7 — Uncertainty, paired resampling và phép so đúng câu hỏi7 phút ↗BÀI HỌCBài 8 — Fair comparison, ablation và bằng chứng cơ chế6 phút ↗BÀI HỌCBài 9 — Truy vết từ audio, checkpoint và score tới con số5 phút ↗BÀI HỌCBài 10 — Efficiency, quality–cost frontier và claim có scope5 phút ↗TÀI LIỆUSổ đăng ký nguồn — Lớp 57 phút ↗TÀI LIỆUBáo cáo enrich — Lớp 5: đánh giá, thực nghiệm và bằng chứng5 phút ↗TÀI LIỆUTiến độ học và bàn giao — Lớp 53 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNLỗ hổng lớp 5 trước enrich2 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNHồ sơ nguồn evidence — Lớp 5 Audio-JEPA18 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNHồ sơ nguồn: các metric cho đánh giá deepfake âm thanh14 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNRoot source review — Lớp 54 phút ↗Lớp 6 · Giải phẫu paper
TÀI LIỆULớp kiến thức 6 — Giải phẫu paper Audio-JEPA của mình3 phút ↗BÀI HỌCBài 1 — Câu hỏi nghiên cứu và bản đồ paper4 phút ↗BÀI HỌCBài 2 — Giải phẫu waveform → score4 phút ↗BÀI HỌCBài 3 — Adaptation, gradient và đơn vị huấn luyện4 phút ↗BÀI HỌCBài 4 — Dữ liệu, protocol và baseline đang kiểm điều gì?5 phút ↗BÀI HỌCBài 5 — Đọc Tables 2–4 bằng chênh lệch có điều kiện4 phút ↗BÀI HỌCBài 6 — JEPA–AudioMAE: công bằng cho câu hỏi nào?4 phút ↗BÀI HỌCBài 7 — Lịch sử có version và mức bằng chứng5 phút ↗BÀI HỌCBài 8 — Hypotheses: bằng chứng nào phân biệt cơ chế?5 phút ↗BÀI HỌCBài 9 — Claim, bằng chứng và loại đóng góp5 phút ↗BÀI HỌCBài 10 — Tự đọc lại và bảo vệ paper bằng reasoning5 phút ↗TÀI LIỆUSổ đăng ký nguồn lớp 64 phút ↗TÀI LIỆUBáo cáo enrich lớp 63 phút ↗TÀI LIỆUTiến độ học và bàn giao lớp 62 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNKhoảng mỏng trước enrich lớp 62 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNSổ nguồn và mức xác minh — lớp 617 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNLớp 6 — Hồ sơ nguồn: đường ống, checkpoint và giao thức đánh giá16 phút ↗HỒ SƠ NGUỒNRoot source review — lớp 64 phút ↗Tệp tham chiếu gốc
PDF paper, notebook, script kiểm tra và hình minh họa được dẫn trong học liệu.
SOICT_2026_paper_4308.pdf383 KB ↗00-DOC-TRUOC-toi-uu.md8 KB ↗00-DOC-TRUOC-tien-huan-luyen.md17 KB ↗02-preflight-ket-qua.md22 KB ↗lich-su-thay-doi-va-tuyen-bo-da-rut.md7 KB ↗main.tex40 KB ↗cam-nang-duong-ong-arena.md9 KB ↗kiem-tra-bai-hoc.py13 KB ↗ket-qua-kiem-tra.json11 KB ↗requirements.txt0 KB ↗baseline-hashes.json5 KB ↗validation.json7 KB ↗check_materials.py7 KB ↗kiem-tra-hoc-lieu.py13 KB ↗validation.json10 KB ↗soict-method.txt11 KB ↗baseline-hashes.json4 KB ↗kiem-tra-hoc-lieu.py13 KB ↗validation.json9 KB ↗soict-method-verified.txt11 KB ↗audio_jepa_v38_ablation_dongbang_dfadd.ipynb37 KB ↗validation.json11 KB ↗reference-calculate_modules.py25 KB ↗kiem-tra-hoc-lieu.py10 KB ↗validation.json14 KB ↗audio_jepa_v40_quet_patch_thoi_gian.ipynb32 KB ↗audio_jepa_v41_preflight_tien_huan_luyen.ipynb46 KB ↗kiem-chung-cong-va-ban-audio.md5 KB ↗collapse_metrics.py6 KB ↗v41_o_thay_the.py11 KB ↗kiem-tra-hoc-lieu.py11 KB ↗audio_jepa_v27_jepa_aasist.ipynb22 KB ↗audio_jepa_v35_quet_epoch.ipynb29 KB ↗refs.bib13 KB ↗audio_jepa_v25_seeds.ipynb18 KB ↗baseline-hashes.json47 KB ↗