AT-ADD全类型深度伪造音频检测挑战赛：从零开始的实战入门指南

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近年来，深度伪造音频技术快速发展，通过 AI 生成的伪造语音几乎可以以假乱真。这种技术被滥用于诈骗、舆论操纵等场景，给个人和社会带来严重威胁。AT-ADD 挑战赛旨在推动深度伪造音频检测技术的发展，建立一个可靠的检测系统对于保障数字安全至关重要。

目前主流的深度伪造音频检测方案主要分为两大类：传统基于声学特征的模型和端到端深度学习模型。

ASVspoof 基线模型 ：基于 GMM-UBM 框架，使用 LFCC 或 MFCC 特征。优点是计算资源需求低，在小规模数据集上表现稳定；缺点是特征工程依赖人工设计，难以应对新型伪造技术。
端到端深度学习模型 ：如 ResNet、LSTM 等神经网络直接处理原始音频或频谱图。优点是自动学习特征，检测性能上限高；缺点是需要大量训练数据和计算资源。

# 使用 librosa 提取 MFCC 特征
import librosa
def extract_mfcc(audio_path, n_mfcc=20):
    y, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)  # 统一采样率
    mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=n_mfcc)
    return mfcc

# 添加噪声增强数据多样性
import numpy as np
def add_noise(audio, noise_level=0.005):
    noise = np.random.randn(len(audio)) * noise_level
    return audio + noise  # 控制噪声强度防止过拟合

建议采用模块化设计：