Towards Secure Audio: Deepfake Detection with CNN and LSTM Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, advancements in artificial intelligence have led to a surge in the generation of synthetic and manipulated audio, commonly referred to as "deepfake audio." While these technologies offer advantages across various domains, they also present serious security and ethical concerns, particularly in contexts where the authenticity of audio is critical. This paper introduces a novel deep learning-based approach for detecting deepfake audio using a combination of Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and an Attention mechanism. The proposed architecture utilizes CNNs to extract high-level spatial features from audio spectrograms, while the LSTM network captures the temporal dependencies inherent in audio sequences. The integration of the Attention mechanism further enhances the model's ability to focus on key segments of the audio that are more likely to contain deceptive artifacts. Through comprehensive experimentation on publicly available datasets, our model demonstrates superior performance in terms of accuracy and robustness compared to traditional and standalone deep learning models. These findings underscore the potential of hybrid architectures in effectively addressing the challenges of deepfake audio detection and contribute to the development of trustworthy audio verification systems. KEYWORDS deepfake audio detection, synthetic audio, machine learning, digital forensics, neural networks, feature extraction, deep learning, audio synthesis, data integrity, security
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle