Обнаружение аудиоподделок с использованием машинного и глубокого обучения | Проекты на основе ИИ ...

Для получения полной поддержки по коду свяжитесь с нами:

+91 8088605682 (включая WhatsApp) (100% гарантия ответа)

или посетите сайт

https://smartaitechnologies.com/

🎥 Обнаружение дипфейкового аудио на основе ИИ | Классификатор настоящих и поддельных аудиозаписей 🎧🤖

Добро пожаловать в наше новое видео, где мы демонстрируем передовую модель ИИ, созданную для обнаружения дипфейкового аудио с точностью 99%! 🚀 Беспокоитесь ли вы о поддельных голосовых записях или дипфейках, распространяющих дезинформацию, это решение предлагает мощную защиту от синтетического аудио. 💥

В этом видео мы покажем вам весь процесс, от подготовки данных до развертывания модели в веб-приложении Flask. Модель ИИ может анализировать загруженное аудио и определять, настоящее оно или поддельное, за считанные секунды! 🕒

🔍 Что внутри?
Улучшенная подготовка и аугментация данных 🛠️
Чтобы гарантировать совместимость нашей модели с различными аудиоформатами и типами, мы использовали несколько наборов данных, включая ASVspoof 2019, DFDC и UrbanSound8K. Мы дополнили аудиоданные, применив растяжение по времени, сдвиг высоты тона и добавление шума, чтобы повысить способность модели к обобщению данных при различных аудио манипуляциях. 🎶

Расширенное извлечение признаков 🎚️
Мы объединили возможности MFCC (кепстральных коэффициентов Mel-частоты) с Mel-спектрограммами для захвата перцептивных частотных характеристик и подробной временной информации. Дополнительные спектральные характеристики, такие как скорость перехода через ноль (ZCR), спектральный центроид и характеристики цветности, еще больше улучшили понимание моделью динамики звука. 🎛️

Гибрид CNN-BiLSTM с функцией внимания 💥
Наша специально разработанная модель глубокого обучения использует слои CNN для захвата локальных аудиопаттернов и двунаправленные LSTM-сети для анализа долгосрочных временных зависимостей в аудиопоследовательности. Механизм внимания позволяет модели сосредоточиться на наиболее важных фрагментах аудио, повышая её способность обнаруживать тонкие различия между реальным и поддельным аудио. 🧠💡

Обучение по ансамблю 🔗
Чтобы обеспечить максимальную надёжность модели, мы объединили результаты различных классификаторов (таких как Xception, CNN-BiLSTM и Random Forest), используя методы стекирования и голосования по большинству. Этот ансамблевый подход помогает модели делать более точные прогнозы. 🏆

Веб-приложение 🌐
Мы не остановились на создании модели — мы сделали её удобной для пользователя! 🎉 Модель интегрирована в простое и интуитивно понятное веб-приложение Flask, позволяющее любому загрузить аудиофайл и мгновенно проверить, настоящий он или поддельный. Работаете ли вы над аутентификацией медиафайлов или просто интересуетесь дипфейками, этот инструмент доступен всем! 📱

📊 Основные характеристики:
99% точность: после тонкой настройки и тщательной проверки наша модель стабильно обеспечивает высокую точность.
Классификация в реальном времени: загрузите аудиофайл и получите мгновенную обратную связь о том, настоящий он или поддельный.
Объясняемый ИИ (XAI): мы внедрили Grad-CAM и SHAP для визуализации фрагментов аудиофайла, влияющих на окончательное решение, что позволяет лучше понять, как модель принимает решения. 🔍
Постобработка: оптимизированные пороги классификации для повышения точности и полноты, балансировки ложноположительных и ложноотрицательных срабатываний.
🔧 Оптимизация и тонкая настройка:
Оптимизатор AdamW: используется для лучшего обобщения и снижения переобучения. Циклическая скорость обучения и режим косинусного отжига для улучшения сходимости модели.

Пятикратная перекрёстная проверка и поиск по сетке для настройки гиперпараметров для обеспечения оптимальной производительности.

Ранняя остановка: для сохранения наиболее эффективной модели и предотвращения переобучения.

💡 Реальные приложения:
Аутентификация медиафайлов: обнаружение сфальсифицированных голосовых записей или аудиозаписей с эффектом дипфейка в новостях, подкастах и ​​публичных выступлениях.
📡
Безопасность и криминалистика: обеспечение подлинности голосовых записей в юридических целях или целях безопасности.
🔐
Создание контента: помощь создателям контента в проверке целостности аудиозаписей при совместной работе с другими пользователями.
🎙️
🚀 Что дальше?
Мы планируем расширить эту модель ИИ для обнаружения дипфейков в видео, сделав её комплексным инструментом для обнаружения дипфейков в мультимедиа! Следите за обновлениями и не забудьте подписаться на новые материалы! 🔔

Поставьте лайк, оставьте комментарий и подпишитесь, если этот проект вас заинтересовал и вы хотите увидеть больше передовых решений на основе ИИ! 👍💬

#DeepfakeAudio #FakeVoiceDetection #AudioDeepLearning #AIWebApp #MachineLearning #AudioForensics #AIExplained #RealvsFakeAudio #SpeechSynthesis #DeepfakeDetection