Обоснование принципиальной возможности применения нейронных сетей глубокого обучения для построения системы выявления следов цифровой обработки фонограмм
На модели нейронной сети глубокого обучения обоснована и проверена принципиальная пригодность данной сети для создания высокоэффективного экспертного инструментария, предназначенного для выявления следов цифровой обработки в фонограммах. Эксперимент проведен на большом объеме (более 100 000) экспери...
Saved in:
| Published in: | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Date: | 2020 |
| Main Authors: | , , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/190372 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Обоснование принципиальной возможности применения нейронных сетей глубокого обучения для построения системы выявления следов цифровой обработки фонограмм / В.И. Соловьев, О.В. Рыбальский, В.В. Журавель // Кибернетика и системный анализ. — 2020. — Т. 56, № 2. — С. 182–188. — Бібліогр.: 25 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862617356931432448 |
|---|---|
| author | Соловьев, В.И. Рыбальский, О.В. Журавель, В.В. |
| author_facet | Соловьев, В.И. Рыбальский, О.В. Журавель, В.В. |
| citation_txt | Обоснование принципиальной возможности применения нейронных сетей глубокого обучения для построения системы выявления следов цифровой обработки фонограмм / В.И. Соловьев, О.В. Рыбальский, В.В. Журавель // Кибернетика и системный анализ. — 2020. — Т. 56, № 2. — С. 182–188. — Бібліогр.: 25 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Кибернетика и системный анализ |
| description | На модели нейронной сети глубокого обучения обоснована и проверена принципиальная пригодность данной сети для создания высокоэффективного экспертного инструментария, предназначенного для выявления следов цифровой обработки в фонограммах. Эксперимент проведен на большом объеме (более 100 000) экспериментальных фрагментов необработанных пауз фонограмм и пауз со следами обработки, полученных в автоматическом режиме. Найденные зависимости показали, что при пороге вероятности свыше 0,55 правильной бинарной классификации пауз возникает возможность построения высокоэффективного инструментария экспертизы.
На моделі нейронної мережі глибокого навчання обґрунтовано і перевірено принципову придатність такої мережі для створення високоефективного експертного інструментарію, призначеного для виявлення слідів цифрового оброблення у фонограмах. Експеримент проведено на великому обсязі (більше 100000) експериментальних фрагментів необроблених пауз фонограм і пауз із слідами оброблення, отриманих в автоматичному режимі. Отримані залежності показали, що за порогу ймовірності понад 0.55 правильної бінарної класифікації пауз виникає можливість побудови високоефективного інструментарію експертизи.
On the model of a deep learning neuron network, the authors substantiate and verify ptincipal applicability of such network to create a highly efficient expert tool intended to detect traces of digital treatment in phonograms. An experiment is conducted on a large volume (more than 100,000) of experimental fragments of untilled pauses of phonograms and pauses with traces of treatment, obtained in the automatic mode. The obtained dependences showed that for the probability threshold over 0.55 correct binary classification of pauses there is a possibility of constructing a highly efficient tool of examination.
|
| first_indexed | 2025-12-07T13:11:22Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-190372 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1019-5262 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T13:11:22Z |
| publishDate | 2020 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Соловьев, В.И. Рыбальский, О.В. Журавель, В.В. 2023-06-03T14:09:27Z 2023-06-03T14:09:27Z 2020 Обоснование принципиальной возможности применения нейронных сетей глубокого обучения для построения системы выявления следов цифровой обработки фонограмм / В.И. Соловьев, О.В. Рыбальский, В.В. Журавель // Кибернетика и системный анализ. — 2020. — Т. 56, № 2. — С. 182–188. — Бібліогр.: 25 назв. — рос. 1019-5262 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/190372 621.317+681.849 На модели нейронной сети глубокого обучения обоснована и проверена принципиальная пригодность данной сети для создания высокоэффективного экспертного инструментария, предназначенного для выявления следов цифровой обработки в фонограммах. Эксперимент проведен на большом объеме (более 100 000) экспериментальных фрагментов необработанных пауз фонограмм и пауз со следами обработки, полученных в автоматическом режиме. Найденные зависимости показали, что при пороге вероятности свыше 0,55 правильной бинарной классификации пауз возникает возможность построения высокоэффективного инструментария экспертизы. На моделі нейронної мережі глибокого навчання обґрунтовано і перевірено принципову придатність такої мережі для створення високоефективного експертного інструментарію, призначеного для виявлення слідів цифрового оброблення у фонограмах. Експеримент проведено на великому обсязі (більше 100000) експериментальних фрагментів необроблених пауз фонограм і пауз із слідами оброблення, отриманих в автоматичному режимі. Отримані залежності показали, що за порогу ймовірності понад 0.55 правильної бінарної класифікації пауз виникає можливість побудови високоефективного інструментарію експертизи. On the model of a deep learning neuron network, the authors substantiate and verify ptincipal applicability of such network to create a highly efficient expert tool intended to detect traces of digital treatment in phonograms. An experiment is conducted on a large volume (more than 100,000) of experimental fragments of untilled pauses of phonograms and pauses with traces of treatment, obtained in the automatic mode. The obtained dependences showed that for the probability threshold over 0.55 correct binary classification of pauses there is a possibility of constructing a highly efficient tool of examination. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кибернетика и системный анализ Програмно-технічні комплекси Обоснование принципиальной возможности применения нейронных сетей глубокого обучения для построения системы выявления следов цифровой обработки фонограмм Обґрунтування принципової придатності нейронних мереж глибокого навчання для побудови системи виявлення слідів цифрового оброблення фонограм Substantiating the fundamental fitness of deep learning neuron networks for construction of a system for detecting traces of digital treatment of phonograms Article published earlier |
| spellingShingle | Обоснование принципиальной возможности применения нейронных сетей глубокого обучения для построения системы выявления следов цифровой обработки фонограмм Соловьев, В.И. Рыбальский, О.В. Журавель, В.В. Програмно-технічні комплекси |
| title | Обоснование принципиальной возможности применения нейронных сетей глубокого обучения для построения системы выявления следов цифровой обработки фонограмм |
| title_alt | Обґрунтування принципової придатності нейронних мереж глибокого навчання для побудови системи виявлення слідів цифрового оброблення фонограм Substantiating the fundamental fitness of deep learning neuron networks for construction of a system for detecting traces of digital treatment of phonograms |
| title_full | Обоснование принципиальной возможности применения нейронных сетей глубокого обучения для построения системы выявления следов цифровой обработки фонограмм |
| title_fullStr | Обоснование принципиальной возможности применения нейронных сетей глубокого обучения для построения системы выявления следов цифровой обработки фонограмм |
| title_full_unstemmed | Обоснование принципиальной возможности применения нейронных сетей глубокого обучения для построения системы выявления следов цифровой обработки фонограмм |
| title_short | Обоснование принципиальной возможности применения нейронных сетей глубокого обучения для построения системы выявления следов цифровой обработки фонограмм |
| title_sort | обоснование принципиальной возможности применения нейронных сетей глубокого обучения для построения системы выявления следов цифровой обработки фонограмм |
| topic | Програмно-технічні комплекси |
| topic_facet | Програмно-технічні комплекси |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/190372 |
| work_keys_str_mv | AT solovʹevvi obosnovanieprincipialʹnoivozmožnostiprimeneniâneironnyhseteiglubokogoobučeniâdlâpostroeniâsistemyvyâvleniâsledovcifrovoiobrabotkifonogramm AT rybalʹskiiov obosnovanieprincipialʹnoivozmožnostiprimeneniâneironnyhseteiglubokogoobučeniâdlâpostroeniâsistemyvyâvleniâsledovcifrovoiobrabotkifonogramm AT žuravelʹvv obosnovanieprincipialʹnoivozmožnostiprimeneniâneironnyhseteiglubokogoobučeniâdlâpostroeniâsistemyvyâvleniâsledovcifrovoiobrabotkifonogramm AT solovʹevvi obgruntuvannâprincipovoípridatnostíneironnihmerežglibokogonavčannâdlâpobudovisistemiviâvlennâslídívcifrovogoobroblennâfonogram AT rybalʹskiiov obgruntuvannâprincipovoípridatnostíneironnihmerežglibokogonavčannâdlâpobudovisistemiviâvlennâslídívcifrovogoobroblennâfonogram AT žuravelʹvv obgruntuvannâprincipovoípridatnostíneironnihmerežglibokogonavčannâdlâpobudovisistemiviâvlennâslídívcifrovogoobroblennâfonogram AT solovʹevvi substantiatingthefundamentalfitnessofdeeplearningneuronnetworksforconstructionofasystemfordetectingtracesofdigitaltreatmentofphonograms AT rybalʹskiiov substantiatingthefundamentalfitnessofdeeplearningneuronnetworksforconstructionofasystemfordetectingtracesofdigitaltreatmentofphonograms AT žuravelʹvv substantiatingthefundamentalfitnessofdeeplearningneuronnetworksforconstructionofasystemfordetectingtracesofdigitaltreatmentofphonograms |