SafeEar是一款由浙江大學和清華大合研發的人工智能音頻偽造檢測框架。該框架旨在保護用戶隱私的同時，精確地識別音頻偽造。通過采用基于神經音頻編解碼器的解耦模型，SafeEar能夠有效分離語音中的聲學信息與語義信息，從而利用聲學特征進行偽造檢測，確保隱私不被泄露。

SafeEar是什么

SafeEar是一種高效的AI音頻偽造檢測工具，旨在在不暴露用戶的語音內容的前提下，精準識別音頻偽造。它利用先進的神經音頻編解碼器技術，將音頻的聲學信息與語義信息進行分離，能夠在多個標準數據集上實現低至2.02%的等錯誤率(EER)，有效應對內容恢復攻擊。此外，SafeEar還支持多種語言，搭建了包含150萬條多語種音頻數據的CVoiceFake數據集，為語音偽造檢測的研究提供了重要資源。

SafeEar的主要功能

• 隱私保護的偽造檢測：SafeEar通過分離語音的語義和聲學信息，僅依賴聲學特征進行深度偽造音頻的檢測，確保在檢測過程中不泄露語音內容。
• 多語言兼容性：該系統能夠處理多種語言的音頻數據，支持包括英語、中文、德語、法語和意大利語等多種語言。
• 高效的檢測能力：經過多項公開基準測試，SafeEar的等錯誤率（EER）低至2.02%，表明其在偽造音頻檢測方面的高效性。
• 抗內容恢復技術：結合真實場景的編解碼器增強技術，SafeEar能夠抵御多種音頻偽造方法，在對抗性攻擊下仍保持高準確率。
• 真實環境模擬增強：通過模擬不同通信環境中的音頻信道，SafeEar提升了模型在各種場景下的適應能力。
• 開源資源共享：SafeEar為研究社區提供論文、代碼及數據集的開放訪問，促進進一步的研究與應用開發。
• CVoiceFake數據集構建：SafeEar構建的CVoiceFake數據集包含150萬條多語種音頻樣本，為語音偽造檢測提供了標準化的測試基準。

SafeEar的技術原理

• 語義與聲學信息的分離：SafeEar運用神經音頻編解碼器模型，將音頻中的語義信息（如語言內容）與聲學信息（如音色、語調和節奏）有效分離，這一機制確保了在偽造音頻檢測時不會泄露具體內容，從而保護用戶隱私。
• 聲學特征分析：該系統專注于音頻的聲學特征分析，而非語義內容，利用音調、音色和節奏等聲學特征進行有效識別。
• 多語言處理能力：SafeEar可以處理多種語言的音頻數據，采用去語義化的方式，確保在分析中不暴露具體語義。
• 抗內容恢復技術：該技術結合了現實場景的編解碼器增強，能夠抵御多種音頻偽造方法，確保高準確率。
• Transformer分類器：SafeEar采用基于聲學輸入的Transformer分類器，顯示出在偽造檢測中的潛力，提升了檢測的精準度與效率。

SafeEar的項目地址

• 項目主頁：safeearweb.github.io/Project/
• Github倉庫：https://github.com/LetterLiGo/SafeEar
• 技術論文：https://safeearweb.github.io/Project/files/SafeEar_CCS2024.pdf

SafeEar的應用場景

• 社交媒體和公共論壇：在這些平臺上，音頻內容的偽造可能會導致誤導或，SafeEar能夠檢測并標記這些偽造音頻。
• 法律與司法系統：音頻證據的真實性在法律程序中至關重要，SafeEar可以幫助確認錄音的真實性。
• 金融行業：在客戶服務和交易驗證中，語音識別系統可能面臨偽造音頻的威脅，SafeEar可增強交易的安全性。
• 及安全機構：在國家安全和公共安全領域，檢測偽造音頻信息至關重要，SafeEar能夠識別潛在威脅和虛假信息。
• 在線教育：在在線課程和考試中，SafeEar能夠確保音頻材料的真實性，防止學術不端行為。