Momentum - Predoctoral-Detección de deepfakes de voz y habla

Este proyecto busca integrar el desarrollo de sistemas de verificación automática de hablantes (VAH) y los avances en el conocimiento científico de tipo lingüístico-fonético que pueden ayudar a distinguir voces reales de deepfakes. Los sistemas biométricos, al igual que las personas, son vulnerables a la suplantación de identidad a través de la clonación de voz mediante IA, lo que también pone en peligro el uso de las grabaciones como prueba pericial en el ámbito forense. Por tanto, es de suma importancia implementar una metodología para distinguir deepfakes de audios auténticos. Objetivos del proyecto: (1) Integración y validación de los sistemas de detección de ataques de suplantación de identidad (ASI) y los sistemas de VAH mediante la extracción de características fonético-acústicas que mejoren los sistemas ASI-VAH; (2) Propuesta de un marco regulatorio y un código ético para abordar los aspectos legales y éticos derivados de las aplicaciones en el ámbito de la IA, en relación con los deepfakes de voz y los ataques de suplantación de identidad.