Научились отличать живой голос от записи

Спуфинг не пройдёт.

Научились отличать живой голос от записи

😢 Проблема: к любому устройству, которое реагирует на голос, можно получить доступ, если дать ему послушать запись голоса владельца. Подмена голосового ввода считается одной из самых простых: просто записываешь голос в одной ситуации, а воспроизводишь в другой. И такую атаку очень сложно обнаружить, потому что характеристики записи совпадают с живым голосом жертвы.

😎 Решение: Void — система обнаружения живого голоса. Он ориентируется на спектрограммы — визуализации спектра частот для обнаружения «живости» голоса, в отличие от других подобных приложений, которые используют машинное обучение. С таким подходом Void обнаруживает атаки в восемь раз быстрее, чем нейронки.

👨‍🔬 Кто: Data61 CSIRO вместе с Samsung Research и университетом Сунгкьюнкван, Южная Корея.

Источник: ZDNet

Получите ИТ-профессию
В «Яндекс Практикуме» можно стать разработчиком, тестировщиком, аналитиком и менеджером цифровых продуктов. Первая часть обучения всегда бесплатная, чтобы попробовать и найти то, что вам по душе. Дальше — программы трудоустройства.
Вам может быть интересно
Создали искусственный глаз, максимально приближенный к человеческому

Гляди-ка, что творят!

Университет Беркли пытается полностью автоматизировать ботанический сад

Противостояние природы и искусственного интеллекта.

Саранча-киборги будет взрывать вместо собак

Мы пытались придумать более понятный заголовок, простите

Изобрели: лазер, который не подчиняется законам преломления света

Плохой парень в мире лазеров.

Новый алгоритм обозревает научные статьи за учёных

Джарвис, что нового в мире науки?

Изобрели: миниробот-коралл, который чистит воду от микропластика

Хозяйственный малыш.

Нейронки путают обсуждение шахматных партий с расистским контентом

Белые начинают и не выигрывают.

Полицейские алгоритмы оказались дюже предвзятыми

Во всём виноваты «грязные» данные.

ИИ учится писать стихи

А если научить его частушкам?

[anycomment]
Exit mobile version