Обнаружение аудиодипфейков — это процесс анализа голосовых записей для определения подлинности речи. Синтезаторы голоса на базе ИИ, создающие дипфейки, становятся всё более доступными. Как в общественной жизни, так и в бизнесе стало важно быстро определять, является ли услышанная вами речь подлинной или она была сфабрикована злоумышленниками.

В этой статье мы рассмотрим, как работает обнаружение аудиодипфейков, какие существуют типы детектирования, каковы их сильные и слабые стороны, а также как интегрировать инструменты обнаружения дипфейков в масштабные системы защиты от мошенничества.

Краткий обзор

Синтезированную речь дипфейков становится всё труднее распознать на слух. Это представляет значительный риск как для общественной жизни, так и для бизнеса.
Существует несколько типов программного обеспечения для обнаружения дипфейков. Традиционные инструменты используют статистический анализ для оценки вероятности того, что аудиофрагмент был сгенерирован ИИ.
Новая технология водяных знаков позволяет получить однозначный ответ «да» или «нет» на вопрос о том, был ли синтезирован голосовой фрагмент.
Водяные знаки обладают высокой точностью, но детекторы работают только с аудиозаписями собственного провайдера. Например, Audio Detector от ElevenLabs может с высокой точностью идентифицировать водяные знаки, созданные его собственными продуктами, но не водяные знаки других компаний.
Водяные знаки — важный ресурс для организаций, которым требуется масштабное обнаружение дипфейков, но они должны быть лишь одним из многих инструментов в их системе защиты.

Что такое обнаружение аудиодипфейков?

Обнаружение аудиодипфейков — это процесс определения того, была ли голосовая запись сгенерирована или изменена с помощью искусственного интеллекта.

Дипфейк — это любая форма медиа (чаще всего изображения, видео или аудио), созданная генеративным ИИ с целью искажения того, что человек говорит или делает. Аудиодипфейки имеют множество вредоносных сценариев использования. Их можно применять для мошенничества, попыток доступа к личным аккаунтам, в качестве политической пропаганды или для тайного подражания супругу или члену семьи в бытовых спорах.

Исходя из текущих тенденций, жертвами мошенничества с аудиодипфейками чаще всего становятся:

Политики и другие публичные фигуры: люди, чьи обширные голосовые образцы доступны в сети для обучения, могут стать объектами дипфейков, созданных оппонентами или третьими лицами для введения общественности в заблуждение.
Члены семьи: злоумышленник может попытаться использовать найденные записи голоса, чтобы обмануть пожилых родственников, имитируя просьбы о деньгах.
Корпоративные руководители: поддельные интервью, презентации и отчеты о доходах могут быть использованы для нанесения ущерба бренду компании.
Службы поддержки клиентов: мошенники могут использовать собранные образцы голоса, чтобы обмануть сотрудников службы поддержки и получить доступ к частным аккаунтам.

К сожалению, люди не являются надежными детекторами дипфейков. В контролируемых исследовательских условиях способность людей идентифицировать их не превышает случайного угадывания, и это исследование проводилось еще в 2024 году. С тех пор генеративные медиа стали значительно более совершенными.

Образование и законодательство помогут обезопасить общество от влияния дипфейков, но надежные методы обнаружения всё еще необходимы.

Как работает обнаружение аудиодипфейков?

Традиционное обнаружение дипфейков использует статистический анализ для измерения вероятности того, что медиафайл был создан ИИ. Инструмент обнаружения использует методы машинного обучения для распознавания скрытых закономерностей в различных типах синтезированной речи.

Первым шагом является создание библиотеки аудиоконтента для сравнения с подозрительными дипфейками. Это должен быть разнообразный набор данных, включающий как подлинные аудиозаписи различных типов, так и множество известных образцов дипфейков для обеспечения точного обнаружения.

В процессе работы система проходит три этапа: предварительная обработка, извлечение признаков и классификация.

Предварительная обработка аудио

Когда вы предоставляете обученному инструменту обнаружения аудиофрагмент, он преобразует его в спектрографические данные или математическое представление изменений частоты во времени.

Извлечение признаков

Затем инструмент обнаружения извлекает из данных образца признаки, которые служат своего рода «отпечатками пальцев» синтезированной речи. Например, ИИ-речь иногда бывает слишком идеальной и лишена тональных и временных неровностей, присущих естественной речи. Сравнение высоты тона и интонации говорящего с библиотекой также поможет инструменту выявить другие подозрительные признаки.

Классификация

Поскольку традиционное обнаружение дипфейков происходит посредством статистического анализа, оно не может дать однозначный ответ «да» или «нет» на вопрос, является ли образец дипфейком. Вместо этого оно генерирует показатель уверенности или вероятность того, что образец является дипфейком.

Поскольку метод измеряет сходство между образцом и существующей аудиобиблиотекой, традиционные инструменты ограничены набором известных им образцов дипфейков. Каждый раз, когда кто-то выпускает новую архитектуру клонирования голоса, необходимо переобучать инструмент обнаружения на речи, синтезированной в этой новой системе, чтобы точно ее выявлять.

В чем разница между водяными знаками и статистическим обнаружением?

Водяные знаки — это совершенно иной подход к классификации речи. Классификатор машинного обучения делает вероятностное предположение о подлинности образца, основываясь на данных о естественной речи, таких как эмоциональная окраска и акценты в спектрографических данных, а также на том, какие типы тональных и временных изменений являются естественными.

Водяные знаки детерминированы. Водяной знак — это математическая подпись, внедренная в аудиоданные синтезатором на уровнях, которые человеческое ухо не может услышать. Детектор водяных знаков проверяет, обнаруживает ли он эту скрытую подпись, давая ответ «да» или «нет».

Детектор работает в три простых этапа:

Извлечение: инструмент извлекает спектрографические данные и изолирует частоты, где он ожидает найти водяной знак.
Сопоставление ключа: он пытается разблокировать подпись с помощью ключа.
Верификация: если сигнал декодируется правильно, инструмент подтверждает, что аудио было создано соответствующим генератором ИИ-голоса.

Процесс обнаружения водяных знаков ElevenLabs

Инструмент для работы с водяными знаками от ElevenLabs называется Audio Detector. Он сканирует аудиообразцы и проверяет, были ли они созданы продуктом ElevenLabs. Если он не находит водяной знак, он запускает статистический классификатор ИИ-речи, чтобы оценить, является ли аудио сгенерированным ИИ из другого источника.

Из-за принципа работы водяных знаков, Audio Detector от ElevenLabs обнаруживает только аудио, созданное ElevenLabs. В настоящее время он не может идентифицировать водяные знаки других провайдеров ИИ-голоса.

И наоборот, только Audio Detector от ElevenLabs может обнаружить водяные знаки ElevenLabs.

Также обратите внимание, что контент, созданный сторонними синтезаторами, доступными через ElevenLabs, как правило, не содержит водяных знаков.

Другие варианты обнаружения аудио, созданного ElevenLabs

Классификатор ИИ-речи ElevenLabs доступен бесплатно и без входа в систему. Он анализирует первую минуту аудиообразца и предоставляет показатель уверенности в том, насколько вероятно, что аудио было создано моделью ElevenLabs.

Обратите внимание, что он не может надежно классифицировать аудио Eleven v3. Он наиболее эффективен при классификации аудио, созданного с помощью более старых моделей ElevenLabs TTS. Его точность также снижается при анализе сильно сжатого или отредактированного речевого контента.

Как можно обнаруживать синтетические голоса в больших масштабах?

Некоторым бизнес-командам необходима возможность обнаруживать дипфейки в больших масштабах практически в режиме реального времени. Возьмем, к примеру, службу поддержки клиентов национального банка. Ее представители ежедневно взаимодействуют с тысячами клиентов. Члены команды должны регулярно обмениваться конфиденциальными данными учетных записей и обновлять их.

Руководство этой команды очень заботится о том, как быстро они могут как идентифицировать мошеннического звонящего, так и ответить законным клиентам. Им нужен стек обнаружения голоса, который может идентифицировать аудио со всех основных движков генерации голоса в прямом эфире во время звонков клиентов.

Создание полноценного стека обнаружения голоса

Audio Detector от ElevenLabs играет здесь важную роль, но важно еще раз отметить, что он обнаруживает только аудио с водяными знаками ElevenLabs. Сам по себе он не является полноценной системой обнаружения голоса. Организациям, которым нужны полные возможности обнаружения голоса, необходимо собрать несколько различных типов инструментов:

Детекторы водяных знаков аудио: для всех основных поставщиков синтеза голоса.
Классификаторы речи: один или несколько движков классификации, которые могут оценивать аудиоданные.
Телефония и сетевая телеметрия: аналитика метаданных вызовов, таких как номер телефона, идентификатор вызывающего абонента и маршрутизация вызовов.
Поведенческая биометрия: программное обеспечение для анализа намерений говорящего с целью оценки риска мошенничества.

Начните работу с обнаружением дипфейков ElevenLabs

ElevenLabs стремится внести позитивный вклад в общественную жизнь как посредством значимых услуг по генерации голоса, так и путем предоставления общественности инструментов, необходимых для идентификации дипфейков и других злонамеренных способов использования аудио, созданного ИИ.

У вас есть аудиоклип, который вы хотите проверить на наличие дипфейков? Зарегистрируйтесь, чтобы попробовать ElevenLabs Audio Detector, или начните работу с AI Speech Classifier уже сегодня.