Günümüzde ses kayıtları üzerinde yapılan oynamalardan Ses birleştirme (Audio Splicing) sahteciliği veri bütünlüğünü ihlal eden, etkili, gerçekleştirmesi kolay ve oldukça yaygın olarak gerçekleştirilen bir sahteciliktir. İki farklı ses kaydının birleştirilmesiyle gerçekleştirilen bu sahteciliğin, saldırganlar tarafından sahtecilik izlerini gizlemek için uygulanan son işlem operasyonları ile tespitini oldukça zordur. Bu amaçla ses birleştirme sahteciliğini tespit etmek için kokleagram görüntülerini kullanan CNN tabanlı yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen CNN mimarisine giriş olarak sesin kokleagram görüntüsü verilmektedir. Kokleagram görüntüleriyle eğitilen mimari, şüpheli bir test dosyası verildiğinde, ses dosyasını sahte/orijinal olarak etiketlemektedir. Ayrıca, literatürde genel bir veri tabanı bulunmadığından, bu çalışmada önerilen yöntemin performansını test etmek için TIMIT veri tabanı kullanılarak 2 sn ve 3 sn’lik iki ayrı ses birleştirme sahteciliği veri tabanı SET2 ve SET3 oluşturulmuştur. Önerilen yöntemle SET2 veri seti üzerinde 0.95 Doğruluk, 0.97 Kesinlik, 0.93 Duyarlılık ve 0.95 F1-skor, SET3 veri setinde 0.98 Doğruluk, 0.98 Kesinlik, 0.97 Duyarlılık ve 0.97 F1-skor değerleri alınmıştır. Ayrıca önerilen yöntem, NOIZEUS-4 veri seti üzerinde de test edilmiş ve oldukça yüksek sonuçlar elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin gürültüye karşı dayanıklı ve ses birleştirme sahteciliği tespitini literatürdeki diğer çalışmalara göre oldukça etkin bir şekilde gerçekleştirdiğini göstermektedir.