AI风控之伪造音频鉴别技术详解

前言

音频伪造技术，特别是深度伪造(DeepFake)技术，利用深度学习算法合成虚假音频内容，能够模仿特定人的声音，生成与原声极为相似的合成语音。这种技术在娱乐、广告等领域有合法应用，但也存在被滥用于诈骗和误导公众舆论的风险。随着技术进步，音频伪造越来越难以辨识，给社会和个人带来严重安全隐患。

背景知识

频谱特征

频谱特征分析是将信号从时域转换至频域的技术，用于揭示信号中频率成分的分布。通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，分析频率成分，实现信号滤波、降噪等处理。

梅尔频谱特征

基于人耳听觉特性的音频信号处理方法，使用梅尔刻度(Mel Scale)将线性频率转换为非线性刻度，模拟人类对声音频率的非线性感知。广泛应用于语音识别、音乐处理等领域。

傅里叶变换

将时域信号转换为频域信号的数学工具，可将任何时间序列信号表示为不同频率正弦波和余弦波的叠加。用于分析信号频率成分和频谱特性。

色度特征(Chroma特征)

表示音频信号中音高信息的特征提取方法，用于识别音乐中的和声、旋律和音调。通常将频谱映射到12个色度区间(代表12个半音)，计算每个区间能量。

梅尔频率倒谱系数(MFCCs)

声音信号处理的特征参数，通过预加重、分帧、滤波器组处理、梅尔滤波器分析和离散余弦变换(DCT)等操作，将波形信号转化为紧凑特征向量，捕捉人耳感知特性。

实战实现

环境准备

import numpy as np
import pandas as pd
import os
import librosa
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from tqdm.notebook import tqdm
import IPython
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation,Reshape,MaxPooling2D, Dropout, Conv2D, MaxPool2D, Flatten
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

数据加载与预处理

def extract_features(audio_path, max_length=500):
    features = []
    labels = []
    for folder in os.listdir(audio_path):
        folder_path = os.path.join(audio_path, folder)
        for file in tqdm(os.listdir(folder_path)):
            file_path = os.path.join(folder_path, file)
            try:
                audio, _ = librosa.load(file_path, sr=16000)
                mfccs = librosa.feature.mfcc(y=audio, sr=16000, n_mfcc=40)
                
                # 统一特征长度
                if mfccs.shape[1] < max_length:
                    mfccs = np.pad(mfccs, ((0, 0), (0, max_length - mfccs.shape[1])), mode='constant')
                else:
                    mfccs = mfccs[:, :max_length]
                features.append(mfccs)
                
                # 标签处理
                if folder == 'FAKE':
                    labels.append(1)  # 1表示伪造音频
                else:
                    labels.append(0)  # 0表示真实音频
            except Exception as e:
                print(f"Error encountered while parsing file: {file_path}")
                continue
    return np.array(features), np.array(labels)

audio_path = 'AUDIO'
x, y = extract_features(audio_path)

数据可视化分析

波形图可视化

real_ad, real_sr = librosa.load(real_audio)
plt.figure(figsize=(12,4))
plt.plot(real_ad)
plt.title('Real Audio Data')
plt.show()

频谱图可视化

real_spec = np.abs(librosa.stft(real_ad))
real_spec = librosa.amplitude_to_db(real_spec, ref=np.max)
plt.figure(figsize=(14,5))
librosa.display.specshow(real_spec, sr=real_sr, x_axis='time', y_axis='log')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title("Real Audio Spectogram")
plt.show()

梅尔频谱图可视化

real_mel_spect = librosa.feature.melspectrogram(y=real_ad, sr=real_sr)
real_mel_spect = librosa.power_to_db(real_mel_spect, ref=np.max)
plt.figure(figsize=(14,5))
librosa.display.specshow(real_mel_spect, y_axis='mel', x_axis='time')
plt.title('Real Audio Mel Spectogram')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.show()

色度图可视化

real_chroma = librosa.feature.chroma_cqt(y=real_ad, sr=real_sr, bins_per_octave=36)
plt.figure(figsize=(14,5))
librosa.display.specshow(real_chroma, sr=real_sr, x_axis='time', y_axis='chroma', vmin=0, vmax=1)
plt.colorbar()
plt.title('Real Audio Chormagram')
plt.show()

MFCCs可视化

real_mfcc = librosa.feature.mfcc(y=real_ad, sr=real_sr)
plt.figure(figsize=(14,5))
librosa.display.specshow(real_mfcc, sr=real_sr, x_axis='time')
plt.colorbar()
plt.title('Real Audio Mel-Frequency Cepstral Ceofficients (MFCCS)')
plt.show()

特征分布分析

for column in X:
    plt.figure(figsize=(10,3))
    sns.histplot(audio_data[audio_data['LABEL']==0][column], kde=True, label='Fake', color='blue')
    sns.histplot(audio_data[audio_data['LABEL']==1][column], kde=True, label='Real', color='orange')
    plt.title(f'Distribution of {column}')
    plt.legend()
    plt.show()

特征相关性分析

correlation_matrix = audio_data.corr()
plt.figure(figsize=(10,8))
sns.heatmap(correlation_matrix, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Matrix')
plt.show()

模型构建与训练

CNN模型

model = Sequential()
model.add(Reshape((40,500,1), input_shape=xtrain.shape[1:]))
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3,3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3,3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

LSTM模型

model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]), return_sequences=True))
model.add(LSTM(64))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

optimizer = optimizers.Adam(learning_rate=0.0001)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=BinaryCrossentropy(), metrics=['accuracy'])

模型评估

• CNN模型测试准确率：71%
• LSTM模型测试准确率：98%

结论

本文详细介绍了利用AI技术鉴别伪造音频的方法，包括特征提取、数据可视化、模型构建和评估等关键步骤。实验结果表明，基于LSTM的模型在伪造音频检测任务上表现更优，准确率达到98%。该方法可有效应用于金融风控、身份认证等安全关键领域，防范音频伪造带来的安全风险。