{"id":5302,"date":"2026-06-15T18:39:09","date_gmt":"2026-06-15T18:39:09","guid":{"rendered":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=5302"},"modified":"2026-06-22T19:59:35","modified_gmt":"2026-06-22T19:59:35","slug":"proximo-seminario-deteccion-de-suplantacion-de-voz-utilizando-algoritmos-basados-en-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=5302","title":{"rendered":"Seminario: Detecci\u00f3n de suplantaci\u00f3n de voz utilizando algoritmos basados en inteligencia artificial."},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Fecha<\/strong>: Jueves 18 de junio de 2026 a las 11:00 hrs.<br><strong>Lugar: <\/strong>T-223<br><strong>Presenta<\/strong>: M. en C.&nbsp;Carlos Alberto Hern\u00e1ndez Nava<br><strong>Afiliaci\u00f3n:<\/strong> Estudiante del Doctorado en Ciencias y Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n en la Universidad Aut\u00f3noma Metropolitana, Unidad Iztapalapa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Resumen:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El An\u00e1lisis por Componentes Independientes (ICA, por sus siglas en ingl\u00e9s) es una t\u00e9cnica de procesamiento de se\u00f1ales que busca En este proyecto se desarrollan modelos de contra medidas capaces de detectar ataques de suplantaci\u00f3n de voz. Se utiliza la base de datos otorgada por el desaf\u00edo ASVspoof que se centra en ataques de suplantaci\u00f3n por medio de audio . Para llevar a cabo esta tarea, es necesario primero realizar un pre-procesamiento de los audios, es decir, extraer informaci\u00f3n \u00fatil de los audios por medio de sus &nbsp;caracter\u00edsticas, entre los m\u00e9todos m\u00e1s conocidos se encuentran MFCC, CQCC, LFCC que son coeficientes extra\u00eddos de cada audio.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para este trabajo se desarrollaron m\u00faltiples modelos, en los que se utilizan tanto los espectrogramas obtenidos directamente de los audios, as\u00ed como extraer coeficientes MFCC, para posteriormente ser utilizados en un ensamble de varios modelos basados en CNNs (Convolutional Neural Networks), y DNNs (Deep Neural Networks), donde cada uno funge como un sistema experto y que finalmente se ensamblan para dar una sola predicci\u00f3n basado en el conocimiento que arroj\u00f3 cada uno.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al final se obtienen s\u00f3lo dos posibles resultados, para cada audio suministrado: genuino o falso. Estos sistemas se pueden reconocer como de contramedida ya que su finalidad es lograr detectar ataques de audio (spoof) por medio de un sistema robusto y confiable.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Semblanza:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Carlos Alberto Hern\u00e1ndez Nava recibi\u00f3 el t\u00edtulo de Ingeniero en Inform\u00e1tica en la Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingenier\u00eda y Ciencias Sociales y Administrativas del Instituto Polit\u00e9cnico Nacional, el grado de Maestro en Ciencias y Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n en la Universidad Aut\u00f3noma Metropolitana unidad Iztapalapa. Actualmente se encuentra en la etapa final de sus estudios de Doctorado. El \u00e1rea de inter\u00e9s para investigaci\u00f3n se enfoca actualmente en la detecci\u00f3n de audio con fines malintencionados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Fecha: Jueves 18 de junio de 2026 a las 11:00 hrs.Lugar: T-223Presenta: M. en C.&nbsp;Carlos Alberto Hern\u00e1ndez NavaAfiliaci\u00f3n: Estudiante del Doctorado en Ciencias y Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n en la Universidad Aut\u00f3noma Metropolitana, Unidad Iztapalapa. 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