39、音频深度伪造检测与定制关键词识别技术研究

音频深度伪造检测与定制关键词识别技术研究

在当今数字化时代，音频的真实性和关键词的精准识别变得愈发重要。一方面，音频深度伪造技术的发展使得虚假音频的制作变得更加容易，这对信息安全和社会信任造成了潜在威胁。另一方面，随着智能设备的普及，定制关键词识别技术能够为用户提供更加个性化和便捷的服务。本文将详细介绍音频深度伪造检测系统和基于合成语音的定制关键词识别方法。

音频深度伪造检测系统

网络结构

该系统的网络结构经过精心设计，旨在有效检测部分伪造音频。具体流程如下：
1. 数据增强与输入 ：对数据进行增强处理后，将其拼接在一起，以形状为 (B, C, T) 的形式输入网络。其中，B 代表批量处理大小，C 表示每个时间段的特征箱数量，T 表示时间序列。
2. 卷积块处理 ：数据通过一系列块，每个块包含两个带有归一化和激活函数的一维卷积层，此过程重复六次。
3. 残差块与自注意力层 ：在残差块中，应用自注意力层结构，包括用于重塑的平均池化和全连接层，以收集更多特征信息。卷积层的核大小设置为 C × 3。
4. GRU 与全连接层 ：将特征数量设置为 128 的进一步特征输入到 GRU 中，随后经过两个全连接线性层，得到预测的可能性。一个用于判断整个句子是否存在伪造部分，另一个用于帧级判断。

以下是不同系统得分的表格：
| 特征 | GRU 层类型 | TCLoss | 预训练模型 | 无预训练模型 | base - 960h | XLR - S - 300m |