Sherlock Voice - BE 👩‍💻

✅ 소개

Sherlock Voice는 AI를 활용해 보이스 피싱을 탐지하는 시스템입니다
이 레포지토리는 프로젝트의 백엔드 서버 부분을 다루며, AI 모델 서빙과 API 제공을 담당합니다
백엔드 서버는 AI 모델과 프론트엔드를 연결하고, 음성 데이터를 처리하여 사용자 신고 프로세스를 지원합니다

✅ Sherlock Voice 주요 기능

• AI 모델 서빙: 보이스 피싱 탐지를 위한 AI 모델 호출 및 결과 반환
• API 제공: 프론트엔드와의 데이터 통신을 위한 RESTful API 구현
• 음성 데이터 처리: 음성 파일을 텍스트로 변환하는 외부 API 연동
• 합성 음성 판별 모델: SciPy-Cosine 유사도를 활용하여 입력된 오디오 백터와 가장 유사한 샘플의 라벨(fake,real)을 찾은 후 딥보이스 판별
• 보이스피싱 판별 및 위험도 측정 모델: KoBERT 딥러닝 모델을 활용하여 데이터의 보이스피싱 여부와 위험도 측정
• 텍스트의 키워드 분석 및 보이스피싱 분류: TextRank를 활용한 머신러닝 모델로 통화 내용의 키워드를 분석하여 제공하고 보이스피싱 유형에 맞는 대처법 제공

✅ 기술 스택

• BE:
• AI 모델:
• 외부 API: (Google Speech to Text API)

✅ Backend 설계

✅ BE 폴더 구조

📦SherlockVoice_Server
 ┣ 📂models
 ┃ ┣ 📂kobert
 ┃ ┃ ┣ 📜BERTClassifier.py
 ┃ ┃ ┣ 📜BERTDataset.py
 ┃ ┃ ┣ 📜BERTSentenceTransform.py
 ┃ ┃ ┣ 📜KoBERT_model.py
 ┃ ┃ ┣ 📜get_kobert_model.py
 ┃ ┃ ┣ 📜kobert_tokenizer.py
 ┃ ┃ ┣ 📜requirements.txt
 ┃ ┃ ┣ 📜run.py
 ┃ ┃ ┗ 📜train_7epch.pt
 ┃ ┣ 📜deepfake_model.py
 ┃ ┣ 📜shuffle_400.csv
 ┃ ┗ 📜textrank_model.py
 ┣ 📂routers
 ┃ ┣ 📜__init__.py
 ┃ ┗ 📜inference.py
 ┣ 📂serverkey
 ┃ ┣ 📜sv-server.json
 ┃ ┗ 📜gstt_key.pem
 ┣ 📜Dockerfile
 ┣ 📜main.py
 ┗ 📜requirements.txt

✅ Pages