연구진이 새로운 생성 모델의 발전으로 가짜 음성 탐지기가 어려움을 겪는 문제를 해결하기 위해 지속적 학습 기법을 제안했어요. 기존 모델 재학습 방식의 단점을 보완하기 위해 도메인 번역기를 활용한 망각 방지 솔루션을 제시했어요. 실험 결과, 기존 재학습 방식 대비 높은 탐지율을 달성하면서도 이전 데이터에 대한 정확도를 유지했어요.
연구는 망각을 방지하기 위해 고정된 탐지기 내에서 도메인 번역기를 채택하는 방식으로 진행됐어요. 이 번역기는 새로운 특징 공간을 원래 공간으로 재매핑하는 추적 번역기 네트워크를 사용해요. 이를 통해 계산 비용을 줄이고 이전 데이터에 대한 탐지 정확도를 유지했어요.
새로운 가짜 음성 탐지 기술은 기존 방식의 한계를 극복하고, 지속적인 학습 환경에서도 높은 성능을 유지하는 데 기여할 것으로 기대돼요.