人工知能の急速な発展に伴い、音声合成と変換技術は日進月歩で進化し、非常にリアルで自然な音声体験をもたらしています。しかし、これらの技術の進歩は、潜在的なセキュリティリスクも孕んでおり、特に音声クローン技術が悪用され、個人情報や社会の安定を脅かす可能性があります。この課題に対し、浙江大学知能システム安全研究所と清華大学は、画期的な音声偽造検出フレームワークSafeEarを共同開発しました。このフレームワークは、偽造音声を効率的に検出するだけでなく、検出プロセスにおいてユーザーのプライバシーも保護します

急速に発展する音声合成変換技術を背景に、音声偽造が深刻化し、ユーザーのプライバシーと社会の安全に大きな脅威をもたらしています。この度、浙江大学知能システム安全研究所と清華大学が共同で、新型の音声偽造検出フレームワーク「SafeEar」を発表しました。このフレームワークは、音声コンテンツのプライバシーを保護しつつ、効率的な偽造検出を実現し、音声合成による脅威に効果的に対応することを目指しています。SafeEarは、ニューラルオーディオコーデックに基づいたデカップリングモデルを設計することで、音声の音響特徴を巧みに...