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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 3 - 16 (14page)
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The rapid development of deep learning techniques, such as Generative AI, autoencoders and neural vocoders has made easier the creation of deep fake audio. Deep fake audio is usually applied to different tasks like language learning platforms, voice synthesis for AI assistants or even on accessibility for those with speech disabilities. However, these techniques are sometimes misused by malicious actors to commit financial fraud, media disinformation, like fake harassment and extorsion calls. This paper proposes a deep learning model to identify deepfake audio, using long exposition methods applied to Log Mel spectrograms. By effectively leveraging the temporal and spectral features captured in Mel spectrograms, our approach achieves a high test accuracy of 99.82% with a test loss of 0.0116. These results demonstrate the model's potential to prevent the risks produced by the misuse of deep fake audio.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Relative Content
Ⅲ. Deep Fake Audio Detection with AI
Ⅳ. Results
Ⅴ. Conclusion
References
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