Seminario: “Detección de suplantación de voz utilizando algoritmos basados en inteligencia artificial”
22-IFecha: 24 de marzo de 2022 a las 11:00 hrs
Presenta: Carlos Alberto Hernández Nava
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dr. Pedro Lara Velázquez y Dr. Eric Alfredo Rincón García
Resumen:
En este proyecto se desarrolla un modelo capaz de detectar ataques de suplantación de voz. Se utilizó la base de datos del desafío ASVspoof 2017 V2, en la cual se pueden encontrar este tipo de ataques. Para llevar a cabo esta tarea, es necesario primero realizar un preprocesamiento de los audios, es decir, extraer las características del audio, entre los métodos más conocidos se encuentran MFCC, CQCC, LFCC y los espectrogramas. Se decidió utilizar los espectrogramas obtenidos de los audios como principal herramienta de análisis, para posteriormente ser utilizados en un modelo basado en CNN (Convolutional Neural Networks), el modelo obtiene sólo dos posibles resultados, genuino o falso. Los resultados indican que esta estrategia tiene un buen desempeño.