Sổ đăng ký nguồn lớp 6#
Đối chiếu11/10/2026. Sổ chỉ rõ nguồn hỗ trợ claim nào và đã đọc tới đâu. Không dùng abstract để kết luận method, không xem code/card hiện tại là run manifest của released weights. M: đọc method/setup liên quan; O: official repo/card/protocol; A: metadata/abstract; P/C/H/T: nhãn bằng chứng trong điểm vào.
1. Nguồn trung tâm#
| Tên/tác giả/năm/version/link | Phần đã đọc | Claim được hỗ trợ; giới hạn |
|---|---|---|
| Audio-JEPA Representations for Speech Deepfake Detection, Nguyen Le Nguyen, Tran Van Hoai; PDF workspace 14 trang, bản nộp 2026 | Root đọc đủ 14 trang; trực tiếp kiểm render pp.3/4/5/7/9/10: Fig. 1/captions, Tables1–4/footnotes | P cho recipe/results/limitations; chưa rerun, chưa acceptance check |
| Audio-JEPA: Joint-Embedding Predictive Architecture for Audio Representation Learning, Tuncay, Labbé, Benetos, Pellegrini; ICME 2025, arXiv v2 revised 26/09/2026 | M §§III–IV, objective/input/setup; root đọc method, agent bổ sung version/setup | Upstream targets/geometry/reported recipe; chưa exact checkpoint run |
| Audio-JEPA official code ddd97ee9,16/07/2026 | C/O config/mel/loss/EMA/scheduler | Source behavior tại SHA; differences với paper được giữ |
| Audio-JEPA HF card/config c65d33bf,16/07/2026; weight-file commit d430e4d3,22/05/2025 | O metadata/card/config; không tải/load/hash weights | Card sau file; grid labels đảo; exact run-to-checkpoint unknown |
| Masked Autoencoders that Listen, Huang et al.; NeurIPS 2022, v3 12/01/2023, v2 root đọc | M §3/§§4.1–4.3; agent AppendixB | Input reconstruction/geometry/reported budget; chưa sole objective effect |
| AudioMAE official code bd60e296,13/05/2023 | C/O dataset/model/launch script | Script33 epochs vs paper 32; timm-port exact hash lineage chưa khóa |
| Speech DF Arena, Dowerah et al.; arXiv v1 02/09/2025 | M §§2–3, Table 2; root kiểm training/input/scores | Authority published baseline scores; hệ phát hành, chưa matched retraining |
| Arena official code 97a4445b,26/02/2026 | C/O datamodule/wrapper/metrics; root đọc metric trực tiếp | Nearest FAR/FRR averaging, no interpolation tại SHA; exact main-run commit chưa khóa |
| Torchaudio Kaldi fbank 2.1.2 | O frame_length/frame_shift/snip_edges/window | Conditional 254valid frames với args đọc; chưa observed runtime count |
| PyTorch CrossEntropyLoss2.14, docs đọc11/10/2026 | O weighted hard-label mean semantics, mục class indices/reduction; version runtime chưa pin | Denominator sum target weights; chưa xác nhận environment của main run |
Full author lists/config locators/commits và differences ở pipeline dossier. Đọc v2/v3 MAE được ghi riêng; không tự gán revision mới hơn cho checkpoint.
2. Dữ liệu và baselines#
| Primary source/version | Read scope | Claim/unknown |
|---|---|---|
| Wang et al., ASVspoof2019 database; v4 14/07/2020, official plan | M/O construction/Table 1/A05/A06/A16/A19 | Attack-ID/components/reuse; không khóa local holdout manifests |
| Du et al., DFADD; v1 13/09/2024, author repo, HF eval-copy commit | M/O §§3–4, release/card correction | Author khác eval aggregator; D3 ancestry discrepancy và exact main-run copy unresolved |
| Sun et al., AI-Synthesized Voice Detection Using Neural Vocoder Artifacts; v2 27/04/2023 | M §4.1, Tables1–2 | LibriTTS/sáu vocoders/test 18.487; chưa full-TTS generality |
| Yi et al., ADD2022; v3 02/07/2024, Track1 release | M/O §§2–4 | Track1 tiếng Mandarin/noisy; test speaker-disjoint chưa được đoạn đọc khẳng định |
| Müller et al., Does Audio Deepfake Detection Generalize?; v5 27/03/2026, paper originated 2022 | M §3/§4.1.2/tables | Historical curated web sample; revision date khác collection date |
Evidence dossier §2 có đủ 11 original baseline references của Table 3: XLSR+SLS, TCM, XLSR-Mamba, Nes2Net(X), wav2vec2-AASIST, RawGAT-ST, Whisper-MesoNet, RawNet2, WavLM-ECAPA, HuBERT-ECAPA, AASIST. Nó ghi authors/year/version/link/read level, phân biệt sources chỉ đọc A/O với sources đọc M. Original papers xác lập method identity; các DFADD scores lấy Arena v1 Table 2, không lấy chéo original result tables. Nes2Net/Nes2NetX spelling còn discrepancy.
3. Nguồn local và root review#
Evidence dossier §§3–5 ghi lịch sử và read scope notebook. Root review ghi những điều root trực tiếp kiểm, tiếp nhận có scope, corrections và unknowns. Gap analysis được lập trước lesson writing. QA script chỉ kiểm numerical toys/text/links/hashes; validation không phải detector reproducibility report.
Giữ phân biệt full-paper read của PDF local với selected-section read của sources online. Không nâng mọi reference lên full-text audit, exact-overlap audit, checkpoint authentication hoặc executed evidence.