SafeEar是什么？
SafeEar是由浙江大學和清華大學聯合推出的一個用于音頻深偽檢測和保護內容隱私的框架。它能將語音解耦為語義和聲學信息，僅用聲學信息檢測深偽，防止語義內容泄露，同時抵御內容恢復攻擊，保護用戶隱私，適用于對隱私保護要求高的用戶和相關機構。
SafeEar 在多個公開基準數據集（如 ASVspoof 2019 和 ASVspoof 2021）上進行了測試，結果顯示其在偽造音頻檢測中的等錯誤率（EER）低至 2.02%。這一性能驗證顯示了 SafeEar 在實際應用中的有效性和可靠性。
SafeEar的主要功能
- 隱私保護的深度偽造檢測：SafeEar 通過語義和聲學信息的分離，只依賴聲學信息進行深度偽造檢測，從而保護音頻內容的隱私。
- 多語言支持：SafeEar 能夠處理多種語言的音頻數據，包括英語、中文、德語、法語和意大利語，并提供多語言的音頻偽造檢測能力。
- 高效深度偽造檢測：SafeEar 在多個基準數據集上表現優異，能檢測出各種類型的深度偽造音頻，等錯誤率（EER）低至 2.02%。
- CVoiceFake 數據集：SafeEar 使用了一個多語言音頻深度偽造數據集 CVoiceFake，包括來自多個生成技術的偽造音頻樣本，如 Parallel WaveGAN、Multi-band MelGAN 等，幫助研究者更好地進行深偽音頻檢測的研究。
SafeEar的技術原理
- 語義-聲學信息分離：SafeEar 利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）分離。這樣處理可以確保在檢測過程中不泄露音頻的具體內容，從而保護用戶隱私。
- 聲學信息分析：該系統只分析音頻的聲學特征，識別深度偽造音頻時可能出現的異?；虿灰恢卢F象。通過關注音調、音色和節奏等，SafeEar 能夠有效區分真實與偽造音頻。
- 多語言支持：SafeEar 能處理多種語言（如英語、中文、德語、法語、意大利語）的音頻數據。采用去語義化處理，確保在分析過程中不暴露具體的語義內容，使得各語言的偽造音頻檢測能力得到保障。
- 抗內容恢復技術：為了防范各種音頻深度偽造方法，SafeEar 結合了基于現實場景的編解碼器增強和抗內容恢復技術，從而確保即便在對抗性攻擊下，依然能夠有效識別真實音頻與偽造音頻的區別。
如何使用SafeEar？
SafeEar開放了論文、代碼和數據集，相關資源如下：
- SafeEar項目地址：https://safeearweb.github.io/Project/
- 論文地址：https://safeearweb.github.io/Project/files/SafeEar_CCS2024.pdf
- GitHub代碼及部署安裝教程：https://github.com/LetterLiGo/SafeEar
- 數據集：https://zenodo.org/records/11124319
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