FALSE INFORMATION DETECTION IN SPEECH USING NEURAL NETWORKS
Authors: Филимонов И.С. , Цирулёва В.М. 
Published: July 2022

Статья посвящена исследованию возможности распознавания ложной информации в речи с помощью нейронных сетей. Актуальность темы исследования обусловлена важностью задачи определения возможности практического применения нейронных сетей для нахождения ложной информации в аудиоданных и звуковых сигналах. Именно аудиоинформация ценна сама по себе с точки зрения нахождения признаков потенциального обмана, и во многих случаях можно вполне обойтись без визуальной составляющей. Спектр возможных применений анализа сугубо аудиоданных для определения ложной информации довольно широк, поскольку не всегда есть возможность установления визуального контакта с исследуемым объектом.Цель работы – выяснение пригодности нейросетей для обнаружения ложной информации во фрагментах аудиоданных.Для решения проблемы разработана методология проведения работы, включающая: использование сверточных нейронных сетей, состоящих из сверточных слоев, слоев субдискретизации и полносвязногого слоя; алгоритм действий для подготовки датасета к работе; программную реализацию и проведение вычислительных экспериментов для определения оптимальных значений суперпараметров нейронной сети.Основными результатами работы являются: определение оптимальной структуры нейронной сети, разработанный алгоритм подготовки обучающей и тестовой выборки, программная реализация разработанного метода.Примерами областей анализа сугубо аудиоданных могут служить определение неправомерных действий посредством телекоммуникационной и телефонной связи, проверка индивида на правдивость высказываний при проведении следственных мероприятий и т.д.Достаточно репрезентативная обучающая и тестовая выборки позволили достигнуть высокую точность обучения, на основании чего можно сделать вывод о пригодности нейронных сетей для определения ложной информации в речи.
The article is devoted to the study of the possibility of the detection of false information in speech using neural networks. The relevance of the topic of research is due to the importance of the task of determining the possibility of practical application of neural networks to find false information in audio data and sound signals. It is the audio information that is valuable in itself in terms of finding signs of potential deception, and in many cases the visual component is not necessary. The range of possible applications of the analysis of purely audio data to determine false information is quite wide, since it is not always possible to establish visual contact with the object under study.The purpose of the work is to find out the suitability of neural networks for detecting false information in audio fragments.To solve the problem, a work methodology has been developed, including: the use of convolutional neural networks consisting of convolutional layers, subsampling layers and a fully connected layer; algorithm of actions for preparing the dataset for work; software implementation and computational experiments to determine the optimal values ​​of the neural network superparameters.The main results of the work are: determination of the optimal structure of the neural network, the developed algorithm for preparing training and test samples, software implementation of the developed method.Examples of areas of analysis of purely audio data include the detection of illegal actions through telecommunications and telephone communications or checking the truth of an individual's statements during investigative measures, etc.Sufficiently representative training and test samples made it possible to achieve high training accuracy, on the basis of which we can conclude that neural networks are suitable for determining false information in speech.