메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한승우 (상명대학교) 한성훈 (상명대학교) 유성민 (상명대학교) 송동호 (상명대학교) 서창진 (상명대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 P 전기학회논문지 제72P권 제3호
발행연도
2023.9
수록면
186 - 192 (7page)
DOI
10.5370/KIEEP.2023.72.3.186

이용수

DBpia Top 0.5%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

Mel-Spectrogram과 MFCC를 이용한 딥러닝 기반 딥보이스 탐지시스템 개발에 관한 연구
한승우 ,  한성훈 ,  유성민 외 2명 전기학회논문지 P 2023.09 학술저널
음성 특징 추출 및 딥러닝 기반 딥보이스 탐지 시스템
한승우 ,  한성훈 ,  유성민 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2023.07 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
Deep voice refers to a fake voice produced with deep learning and voice synthesis technology. In this paper, we propose a deep-learning-based deep voice detection system using MFCC and Mel-Spectrogram. We propose an ensemble model using CNN (Convolution Neural Network) and BiLSTM for the development of deep voice detection systems. In the experiment, the training dataset used voice data provided by AI-HUB about 50,000 voice data, 25,000 each for the deep voice and general voice. And the test dataset was created with 370 deep voices generated from NAVER CLOVA and 329 directly recorded datasets. And a 92.27% accuracy model was constructed using the soft-voating method. The deep voice detection system detects deep voices based on the ensemble model and provides results when the user records the voice and transmits it to the server. The deep voice detection system proposed in this paper is expected to improve stability and reliability in areas where deep voice-based crime.
#Deep Voice #Mel-Spectrogram #Bi-LSTM #CNN #MFCC #Voice Synthesis

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안하는 시스템 구성
3. 실험 및 성능평가
4. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
JunBae Seo, “Current status, type, trend, and response implications of voice phishing,” Statistics Korea, 2022. https://kostat.go. kr/synap/skin/doc.html?fn=2f1b5a46a70ffa293ac2113cbd1b96 35e28497f762079ae221b0d41b4129ca9d&rs=/synap/preview/ board/12312/. google schola Sowoon Kim, Sungtaek Lee, “Development of Voice Phishing Damage Prevention Service Misusing Deep Voice,” The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, vol 47, no 10, pp. 1677-1685, 2022. DOI : 10.7840/ kics.2022.47.10.1677. google schola Youngjun Sim, Jungyu Choi, Sungbin Im, “Synthetic Speech Classification based on Cascade Connection of CNN and MKDE Models,” Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers, vol 60, no 2, pp. 94-101, 2023. DOI : 10.5573/ieie.2023.60.2.94 google schola JeongKyu Oh, “Acoustic Classification using Convolutional Neural Networks : Application to Beehive Sound,” Master's thesis, Chungbuk National University, 2021. google schola JungGuk Lee, “Deep learning based heart murmur detection using Mel Spectrogram and Peak Interval Feature of heartbeat sounds,” Master's thesis, Chungang University, 2023. google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

음성 특징 추출 및 딥러닝 기반 딥보이스 탐지 시스템
한승우 ,  한성훈 ,  유성민 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2023 .07
딥보이스를 악용한 보이스 피싱 피해방지 서비스 개발
김소운 ,  이성택 한국통신학회논문지 2022 .10
딥보이스와 실제 음성 그리고 금융기관사칭 보이스 피싱 여성 범죄자와 동년배 여성 일반인과의 음성 차이에 대한 규명
조일영 ,  박은빈 ,  송도연 외 6명 한국통신학회논문지 2023 .09
지인 사칭 보이스 피싱 범죄 예방을 위한 딥보이스와 실제 목소리와의 차이 규명
김수민 ,  박나희 ,  박은빈 외 9명 한국통신학회 학술대회논문집 2023 .06
효과적인 딥보이스 음성판별을 위한 CNN모델 앙상블 기법 제안
서민경 ,  김윤희 ,  최진 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2024 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-560-002034569