El número de canales es uno de los criterios importantes en relación con la calidad del audio digital. Generalmente, el audio estéreo con dos canales puede proporcionar una mejor calidad perceptual que el audio mono. Para buscar un beneficio comercial ilegal, uno podría convertir un sistema de audio mono a estéreo con calidad falsa. Identificar el audio que simula ser estéreo es un problema forense de audio menos investigado. En este artículo, se presenta primero un corpus de simulación de estéreo, que se crea utilizando la técnica del efecto Haas. Se proponen dos algoritmos de identificación para audio estéreo falso. Uno se basa en características de coeficientes cepstrales en frecuencia Mel y máquinas de soporte vectorial. El otro se basa en una red neuronal convolucional de cinco capas diseñada especialmente. Los resultados experimentales en dos conjuntos de datos con cinco frecuencias de corte diferentes muestran que el algoritmo propuesto puede detectar de manera efectiva el audio que simula ser estéreo y tiene buena robustez.