神经语音伪装技术可以通过产生自定义背景噪声来阻止人工智能(AI)捕捉和转录记录的声音,从而防止窃听。
该解决方案使用机器学习来改变音频,让人工智能(而不是人)误解声音。
哥伦比亚大学的研究人员用几个小时的录音训练了一个神经网络,这样它就可以不断地处理两秒的音频片段,掩盖它预测的下一个讲话内容。
研究人员将系统的输出叠加到记录语音上,将其输入自动语音识别(ASR)系统;他们的技术将ASR软件的错误率从11.3%提高到了80.2%。
哥伦比亚大学的Mia Chiquier说:“人工智能收集关于我们的声音、面部和行为的数据。我们需要尊重我们隐私的新一代技术。”
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