Resumen

El cambio de tono es una técnica común de edición de voz en la que el tono original de una voz digital se eleva o se reduce. Es probable que sea utilizado de manera abusiva por un atacante malintencionado para ocultar su verdadera identidad. Los métodos de detección forense existentes ya no son efectivos para voces débilmente cambiadas de tono. En este artículo, proponemos una red neuronal convolucional (CNN) para detectar no solo voces fuertemente cambiadas de tono, sino también voces débilmente cambiadas de tono cuyo factor de cambio es inferior a 4 semitonos. Específicamente, se consideran los coeficientes cepstrales de frecuencia lineal (LFCC) calculados a partir de espectros de potencia y se extraen sus coeficientes dinámicos como características discriminativas. Y el modelo CNN está cuidadosamente diseñado con especial atención al mapa de características de entrada, la función de activación y la topología de la red. Evaluamos el algoritmo en voces de dos conjuntos de datos con tres software de cambio de ton

• Materias:Edición de movimiento Red neuronal convolucional Detección del espectro Multiplexación espacial Simulación por computadora
• Subjects:Motion editing Convolutional neural network Spectrum sensing Spatial multiplexing Computer simulation
• Palabras claves:Cambio de tono; Técnica de edición de voz; Métodos de detección forense; Red neuronal convolucional; Coeficientes cepstrales de frecuencia lineal; Tasas de detección
• Keywords:Pitch shifting; Voice editing technique; Forensic detection methods; Convolutional neural network; Linear frequency cepstral coefficients; Detection rates