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基于深度学习的图像与语音多模态深度伪造检测源码及说明文档.zip

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简介：
本资源提供了一种基于深度学习技术的图像和语音多模态深度伪造检测方法的源代码及详细说明文档。 【项目简介】 该项目旨在开发一个用于检测深度伪造内容的程序，并涵盖图像与语音两种模态的深度伪造识别功能。项目提供了现成的深度学习模型以及参考数据集，以支持用户进行训练及测试。此项目的目的是帮助使用者有效辨识并防止由深度伪造技术引发的各种问题，如网络诈骗和隐私侵犯等。 主要功能点： - 提供图像与语音的深度伪造检测能力。 - 整理了多个公开的数据集用于模型训练的支持。 - 提供现成的深度学习模型及相关的测试代码以帮助用户进行快速上手使用。 - 介绍了深度伪造技术的发展背景及其检测的重要意义。 技术栈包括： - Python编程语言 - 深度学习框架中的各类模型，如BERT、CNN等 - 数据预处理和管理

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  • 基于深度学习的图像与语音多模态深度伪造检测源码及说明文档.zip
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    本资源提供了一种基于深度学习技术的图像和语音多模态深度伪造检测方法的源代码及详细说明文档。 【项目简介】 该项目旨在开发一个用于检测深度伪造内容的程序，并涵盖图像与语音两种模态的深度伪造识别功能。项目提供了现成的深度学习模型以及参考数据集，以支持用户进行训练及测试。此项目的目的是帮助使用者有效辨识并防止由深度伪造技术引发的各种问题，如网络诈骗和隐私侵犯等。 主要功能点： - 提供图像与语音的深度伪造检测能力。 - 整理了多个公开的数据集用于模型训练的支持。 - 提供现成的深度学习模型及相关的测试代码以帮助用户进行快速上手使用。 - 介绍了深度伪造技术的发展背景及其检测的重要意义。 技术栈包括： - Python编程语言 - 深度学习框架中的各类模型，如BERT、CNN等 - 数据预处理和管理
     
  • 基于深度学习的图像伪造检测——采用PyTorch实现
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    本研究利用深度学习技术，通过PyTorch框架开发了一种先进的图像伪造检测系统。该系统能够有效识别和分析数字图像中的篡改痕迹，为媒体真实性验证提供了有力工具。 使用深度学习进行图像伪造及检测的框架在PyTorch环境中实现。该方案首先将RGB图像分割为64x64像素的重叠块，并转换至YCrCb颜色空间，随后通过改编自MobileNet-V2的网络对这些色块打分。最后设计了一个后期处理阶段来优化预测结果并最终确定图像的真实性。 我们对模型进行了全面评估以找出能提高性能的因素，定义了六种配置与MobileNetV2（简称MBN2）的核心结合使用。这包括两种颜色通道：RGB和YCrCb，以及三种不同的MobileNetV2架构进行对比测试。第一种是完全从零开始训练的原始版本，第二种则是在特定数据集上预训练过的模型。
     
  • 基于深度学习的毕业项目图像伪造检测_Python代码下载
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    本项目利用深度学习技术进行图像伪造检测，采用Python编程实现。通过分析和处理图片数据，训练模型以识别伪造图像特征，助力网络安全与媒体真实性验证。 这是我的毕业项目。如果你想使用它进行训练，请只运行训练的 py 文件来训练模型；整个应用程序将无法工作，并且我没有上传经过训练的模型的 h5 文件，因为它的大小约为 3GB，太大了。您可以考虑使用 kaggle API 和 colab 来轻松地重新训练模型。 该项目利用深度学习和图像处理技术检测不同格式（有损或无损）下的“复制移动和拼接”伪造图像。我们实施了两种不同的方法来识别篡改：一种是基于 ELA 预处理的自定义模型，另一种是对两个预训练模型（VGG16 和 VGG19）进行微调的方法。这些模型均在 Google Colab 上进行了训练。 该应用程序允许用户使用已训练好的模型测试图像或重新训练新数据集，并用新的训练模型来检测图像篡改。“ELA”方法的最高准确率为 94.54%（经过 12 次迭代）。
     
  • 基于机器学习、深度学习及BERT技术的虚假新闻检测项目源码与文档说明
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    本项目运用机器学习和深度学习算法，并结合BERT模型，旨在有效识别网络上的虚假信息。提供详尽的源代码与使用指南，助力研究人员和技术爱好者深入探究虚假新闻检测领域。 本项目提供基于机器学习、深度学习及BERT方法的虚假新闻检测源码与文档解释，代码内附详细注释，即使新手也能轻松理解。该项目由个人精心打造，在导师的认可下获得了高分评价，非常适合作为毕业设计或期末大作业使用。系统功能全面且界面美观，操作简便易懂，并具备实用管理工具和广泛的应用潜力。所有组件经过严格测试确保能够顺利运行。 项目采用先进的技术手段对虚假新闻进行识别与分类，提供了详尽的代码及文档说明以帮助学习者深入理解相关算法和技术实现过程。
     
  • Python深度学习中的图像伪造对抗技术
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    本研究探讨了在Python环境下利用深度学习技术进行图像伪造检测与防御的方法，重点关注对抗模型的设计与优化。 利用Python的torch、torchvision、torchattacks等库构建深度学习图像伪造对抗攻击平台。用户可以上传样例图片并选择对其进行伪造攻击。 您可以学习以下内容： - Python伪造攻击相关库（如torch、torchvision、torchattacks） - 使用Flask和Streamlit框架构建Web应用 - 深度学习相关知识，包括CW、JSMA等伪造攻击算法模型 项目设计应包含详细的设计方案。
     
  • 基于深度学习的噪声中语音活动检测-MATLAB实现（含源码、数据及项目说明）.zip
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    本资源提供了一个基于深度学习技术进行噪声环境中语音活动检测的MATLAB实现。包含完整代码、测试数据以及详细的文档，旨在帮助研究者和开发者深入理解并应用该领域的先进技术。 在MATLAB中构建了一个深度学习模型，用于检测噪声中的语音活动。该项目使用了语言数据集，但由于文件大小为1.5G，项目说明文档仅提供了下载链接，需要自行下载。
     
  • 基于深度学习的手写试卷文字擦除源码+模型+文档说明.zip
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    本资源提供了一套基于深度学习技术实现手写试卷文字自动擦除的完整解决方案，包括源代码、预训练模型及详细使用指南。 基于深度学习的试卷手写文字擦除项目包含源码、模型及文档说明等内容。数据划分方面，使用了1000张图片作为训练集，81张用于验证集。官方提供了共计1081对训练样本以及各200张的测试集A和B。 该任务的特点如下： - 图像分辨率较大 - 手写字包含红、黑、蓝等多种颜色，而印刷字通常为黑色 - 除了正常文字外，手写部分还包括线条与图案等元素 - 需要擦除试卷上的污渍和其他脏点 对于mask的生成方法是通过原始图片和标签图像之间的差值来计算。具体而言，RGB通道平均差值在20以上的设为1，低于此阈值则将该差值除以20。 训练数据增强方式包括横向翻转及小角度旋转，并随机裁剪成512x512的patch进行训练。整个过程分为两个阶段： - 第一阶段采用Dice损失函数与L1损失函数 - 第二阶段仅使用L1损失函数 测试时采取分块策略，将图像分割为多个512x512的小块以预测，并保持和训练一致的方式处理边缘信息。为了更好地利用边界区域的信息，在进行测试前会先对图片添加镜像填充（padding），并确保每次预测只保留每个小块的中心部分作为最终结果。
     
  • 深度学习实践项目：基于词嵌入的文本相似度检测（附源码、数据集及说明文档）.zip
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    本资源提供一个基于词嵌入技术实现文本相似度检测的深度学习项目。包含完整源代码、测试所需的数据集以及详细的项目说明文档，便于学习与实践应用。 在自然语言处理领域，研究字不如研究词更有意义，因为在大多数语言中语义的依赖基本单位是词而非字符。因此如何表示一个词成为了关键问题。 对于词语的表示方法主要有两种：一种是一般采用整个词汇表来构建独热编码（one-hot encoding），即文本中的每个单词在对应的向量位置上置为1，其余位置为0；另一种则是通过各种形式实现的词嵌入(word embedding)，其中word2vec是一种基于预测的方法。不同于高维空间中稀疏表示的独热编码，词嵌入通常能生成低维度且语义相近词汇在向量空间中的距离较近的向量表示。
     
  • 基于TensorFlow与Vosk的深度学习声音分类及语音识别源码包（含使用说明）.zip
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    本资源提供了一个基于TensorFlow和Vosk的深度学习代码包，用于实现声音分类和语音识别功能，并附有详细的使用指南。 项目介绍：采用 TensorFlow Sound Classifier 进行声音分类识别，并在人物说话时使用 Vosk（由 alphacephei 提供）进行语音识别。经测试，在空闲状态下，该方法比全程使用 Vosk 更节省内存和电量等资源。此技术适用于需要长时间运行的语音助手或执行语音指令的服务。 项目需求： - Android Studio 4.1 - 安装在 Linux、Mac 或 Windows 计算机上的开发环境 - 具备 Android 6.0+ 系统版本的安卓设备 使用说明： 步骤一：在Android Studio中打开源代码。 选择菜单中的 Open，然后导航至项目目录并选取 Demo 源码。 步骤二：将安卓设备连接到电脑，并授权ADB调试权限。 确保你的 Android 设备已通过 USB 连接到计算机。随后，在手机上启用 ADB 调试功能以允许与开发工具进行通信和测试应用运行情况。 现在，你可以开始在Android Studio中构建并部署项目了。
     
  • 基于深度学习CNN的果蔬识别项目源码及文档说明
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    本项目采用深度学习中的卷积神经网络(CNN)技术，旨在实现高效精准的果蔬图像识别。包含详尽源代码与文档指导。 本项目为基于深度学习CNN的果蔬识别系统卷积神经网络果蔬识别项目源码及文档说明，由导师指导并认可通过的高分毕业设计成果，在评审中获得了98分的好成绩。所有提供的代码均已在本地编译并通过严格调试确保可以运行。 该项目主要面向正在从事毕设或需要实战练习的计算机相关专业学生，同样适用于课程设计和期末大作业等学习需求。项目难度适中，并经过助教老师的审定以满足学习者的需求，因此大家可以放心使用这些资源。