יום ראשון, 4 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

ייצור מקור לפני ייחוס התנהגות: ביקורת עצמית של אובייקטים מחקריים של דיבור סינתטי

Generation Provenance Before Behavior Attribution: Auditing Synthetic Speech Research Objects
נדרש ייצור מקור לפני ייחוס התנהגות לנתונים סינתטיים. המחברים מציעים תת-מערכת לייצור מקור, הכוללת מידע על הנתונים ואופן יצירתם. הם בודקים את התת-מערכת בפיילוט יפני פרטי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.01378v1 Announce Type: cross Abstract: Attributing model behavior to synthetic training data requires knowing what produced each training item before estimating what that item caused. A waveform-label pair does not preserve this knowledge. We propose a generation-provenance substrate in which a synthetic research object binds source specification, generated content, waveform, target, fact requirements, quality signals, review lineage, and immutable manifest identity. Producer and selection mechanism determine evidentiary meaning; storage location and variable name do not. We audit this substrate in a private Japanese care-handoff pipeline. A 113-asset review population contains 1.552 hours of synthetic speech across six scenario families; all items have linked audio, transcripts
קרא במקור המקורי