FSD数据集是由中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室创建的，旨在研究歌曲深度伪造检测。该数据集包含200首真实歌曲和450首伪造歌曲，伪造歌曲通过五种先进的歌唱声音合成和转换技术生成。数据集的创建过程涉及从真实歌曲中提取乐器轨道，并与伪造的歌唱声音混合。FSD数据集主要应用于检测和验证歌曲的真实性，保护音乐作品的完整性，维护艺术家的声誉，并保持听众的信任。

arXiv2023-09-06 更新510

Hemg/deepfake-and-real-images

深度伪造

图像识别

该数据集包含图像和标签两类特征，标签分为假和真两类。数据集包含一个训练集分割，共有190,335个样本，总大小为2,075,580,719.135字节。

Hugging Face2024-03-10 更新170