sksmta/audio-deepfake-detection
📦 Open Source Projektsksmta
Ein auf Deep Learning basierendes System zur Erkennung von Audio-Deepfakes mittels Convolutional Neural Networks (CNN).
Das Repository audio-deepfake-detection bietet einen effizienten Ansatz zur Identifizierung manipulierter Audioinhalte. Im Kern nutzt das Projekt CNNs, die äußerst effektiv darin sind, räumliche Hierarchien aus Spektrogrammen oder anderen visuellen Repräsentationen von Audiodaten zu extrahieren. Die Implementierung basiert auf Keras und ist somit für Anwender des TensorFlow-Ökosystems leicht zugänglich. Zu den Hauptmerkmalen gehören Datenvorverarbeitungs-Pipelines für die Audioklassifizierung, Modellarchitekturen für die binäre Klassifizierung (echt vs. gefälscht) sowie Trainingsskripte in Jupyter Notebooks. Dieses Projekt ist eine wertvolle Ressource, um zu verstehen, wie Deep-Learning-Modelle trainiert werden können, um subtile Artefakte und spektrale Inkonsistenzen zu erkennen, die oft von Sprachsynthesemodellen hinterlassen werden. Es ist besonders nützlich für Entwickler, die robuste Sicherheitsebenen gegen sprachbasierte Identitätsdiebstahl-Angriffe aufbauen möchten.
💡Highlights
- ├─CNN-basierte Klassifizierungsarchitektur
- ├─Keras-basiert für einfache Bereitstellung
- └─Optimiert für synthetische Spracherkennung
🎯Für
- ├─KI-Sicherheitsforscher
- ├─Audioingenieure
- └─Cybersecurity-Entwickler