伪造语音检测系统功能需求分析

音频采集和预处理：能够采集并处理各种音频格式的语音信号，包括语速、语调、声音音量等方面的变化。

声纹特征提取：能够提取语音信号中的声纹特征，如基频、频谱包络、共振峰等，用于区分真实语音和伪造语音。

伪造语音检测算法：能够使用机器学习、深度学习等算法对声纹特征进行分析和分类，从而检测伪造语音。

模型训练和优化：能够训练和优化检测算法的模型，以提高检测精度和效率。

实时监测：能够实时监测语音信号，及时发现伪造语音并提醒用户。

多语种支持：能够支持多种语言的伪造语音检测，并能够区分不同语言的声纹特征。

可拓展性：能够根据不同的场景和需求，进行定制化开发和拓展，以满足用户不同的伪造语音检测需求。

安全可靠：能够保障用户数据的安全性和可靠性，防止伪造语音检测系统被攻击或滥用。