基于PyTorch和MFCC特征的深度伪造音频检测系统

本项目是由SoumilPatria在GitHub发布的开源深度伪造音频检测系统，核心技术为MFCC特征提取结合CNN分类器（基于PyTorch框架），可实现高精度AI生成音频识别，测试集准确率达97.67%，等错误率1.93%，并提供Streamlit Web应用方便非技术用户使用，旨在应对深度伪造音频带来的信息安全挑战。

随着生成式AI技术发展，深度伪造音频滥用风险上升（如诈骗电话、虚假新闻配音），传统音频分析方法难以应对现代AI合成语音的复杂性，因此需要专门的深度学习检测方案。

项目采用Fake-or-Real数据集的标准化子集（2秒片段），包含真实与AI生成语音样本；使用MFCC特征提取技术，通过librosa库将原始音频转换为二维特征图，模拟人类听觉系统的非线性频率感知特性。

基于PyTorch构建定制CNN分类器，适合处理MFCC特征图的二维空间结构；通过卷积层提取局部模式，池化层降低维度，最终输出真实/伪造二分类结果。

核心指标：总体准确率97.67%、等错误率1.93%、真实语音识别率96.14%、伪造语音识别率99.21%；混淆矩阵显示仅11个伪造样本误判为真实，偏向保守的检测策略适合实际应用。

提供Streamlit构建的Web应用界面，用户可上传音频文件实时获取检测结果；端到端方案降低使用门槛，适用于研究人员、内容审核团队、媒体机构和安全部门。

1. 经典MFCC特征与CNN深度学习结合，比端到端学习更有效；2. 轻量级解决方案适合资源受限环境；3. 从训练脚本到Web应用的完整链路体现实用导向设计。

项目达到实用化水平，为应对AI生成内容挑战提供有效方案；未来可集成更多生成模型样本、探索注意力机制、开发实时检测能力，为后续研究提供基础参考。