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저자정보
김장환 (국립한밭대학교) 신은호 (국립한밭대학교) 이유진 (국립한밭대학교) 전윤호 (국립한밭대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,453 - 2,456 (4page)

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With the rise of voice phishing and related crimes, the development of precise Deep Voice detection systems has become critical. Traditional detection methods generally use feature-based approaches such as Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). However, MFCC can result in the loss of information, reducing detection accuracy. To address this, we propose using audio embeddings from the CLAP (Contrastive Language-Audio Pretraining) model. This study introduces a novel approach utilizing CLAP’s audio embeddings to distinguish between real and synthesized voices, building on previous research that detected fake environmental sounds. Experimental results show the performance of the proposed method.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (1)

참고문헌 신청
한승우, 한성훈, 유성민, 송동호, 서창진. (2023). Mel-Spectrogram과 MFCC를 이용한 딥러닝 기반 딥보이스 탐지시스템 개발에 관한 연구. 전기학회논문지 P, 72P(3), 186-192. dbpia

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