VALL-E от Microsoft имитирует любой голос по трем секундам аудиопримера

VALL-E от Microsoft имитирует любой голос по трем секундам аудиопримера

VALL-E от Microsoft имитирует любой голос по трем секундам аудиопримера

Microsoft презентовала ИИ-модель, способную преобразовать текст в голос, который ей дали послушать всего 3 секунды. Получается очень похоже на оригинал, к тому же VALL-E (именно так назвали программу) умеет копировать интонации и добавлять естественные шумы. В “широкий прокат” VALL-E не пойдет, пока не придумают антипрограмму, способную распознавать робота.

Исследователи компании анонсировали программу VALL-E, которая синтезирует человеческий голос близко к оригиналу. Название сервиса созвучно известному американскому мультфильму про робота ВАЛЛ-И. Он очищал от мусора заброшенную людьми Землю, потом отправился в космос, вернулся и сумел спасти планету.

Для анализа искусственному интеллекту достаточно всего трехсекундного аудиопримера.

Создатели VALL-E говорят, что придумали программу в помощь приложениям, преобразующим текст в речь, когда нужно отредактировать какой-то отрывок в хорошем качестве. В этом случае программа может сымитировать то, что спикер на самом деле не говорил.

В Microsoft VALL-E называют моделью языка нейронного кода. Она построена на технологии EnCodec, которую корпорация Meta (признана экстремистской и запрещена на территории России) анонсировала в минувшем октябре.

В отличие от других методов преобразования текста в речь, которые обычно используют сигналы, VALL-E генерирует дискретные коды аудиокодеков из текстовых и акустических подсказок. Программа анализирует, как “звучит” человек, разбивает эту информацию на отдельные компоненты (“токены”) и учится на этих данных.

“Чтобы синтезировать речь, VALL-E генерирует соответствующие акустические маркеры, взятые из трехсекундного аудиопримера, а также использует фонетические подсказки, которые мог бы использовать человек, если бы отрывок длился дольше, — говорится в анонсе Microsoft. — Сгенерированные акустические маркеры используются для синтеза окончательной формы сигнала с помощью соответствующего декодера нейронного кодека”.

Microsoft уже натренировала VALL-E на тысячах аудиокниг на английском языке. На странице сервиса можно прослушать трехсекундный образец, оригинал и речь от VALL-E.

Некоторые примеры всё ещё напоминают роботизированный голос, но есть и очень похожие на заданную человеческую речь.

Кроме того, VALL-E способна воспроизводить акустическое окружение. Например, синтезировать речь, как будто она звучит из телефонной трубки.

В Microsoft заявили, что понимают риски VALL-E и не будут делиться кодом с другими, пока не придумают детектор, способный отличать сублимированную речь от настоящей.

“Так как VALL-E может синтезировать речь, сохраняющую идентичность спикера, программа может нести потенциальные риски неправильного использования модели”, — признают создатели. Речь идет о подмене голосовой идентификации или выдаче себя за другого человека.

Риски снизит модель, позволяющая найти отличия и определить, был ли аудиоклип синтезирован VALL-E.

Американские ученые в сентябре предложили выявлять голосовые дипфейки с помощью флюидодинамики. В университете Флориды изучили достижения артикуляционной фонетики и разработали новую технику распознавания дипфейк-аудио — по отсутствию ограничений, влияющих на работу голосового аппарата человека. Созданный детектор способен определить подмену с точностью 92,4%.

Добавим, в ноябре Роскомнадзор заинтересовался разработкой НИУ ИТМО в области распознавания лжи по видеозаписи, а аналитики Сбера внесли Deepfake в одну из самых опасных технологий, способных угрожать кибербезопасности в перспективе ближайших пяти лет.

В Android-версии МАКС нашли трекеры и отправку файлов на apptracer.ru

Исследователь, проанализировавший APK-файл российского мессенджера МАКС через декомпилятор JADX, заявил об обнаружении в коде целого набора механизмов для сбора телеметрии, аудита разрешений устройства и загрузки файлов на внешние серверы.

Среди самых обсуждаемых находок — интеграция SDK MyTracker. По словам автора исследования, в коде присутствуют функции, связанные с анализом установленных приложений на устройстве, настройками геолокации и антифрод-модулями.

Также упоминаются механизмы рефлексивной загрузки компонентов, которые теоретически позволяют активировать отдельные функции через серверную конфигурацию.

Отдельное внимание привлёк класс DailyAnalyticsWorker. Согласно опубликованному разбору, он ежедневно собирает информацию о статусе ключевых разрешений Android: доступа к контактам, камере, микрофону, геолокации, галерее, файловой системе и пуш-уведомлениям. Затем эти данные отправляются в аналитическую систему под тегом PERMISSION.

Ещё одна находка связана с компонентом SampleUploadWorker. В коде обнаружены обращения к домену sdk-api.apptracer.ru и механизмы двухэтапной загрузки файлов через API initUpload и upload. Исследователь утверждает, что система поддерживает передачу файлов вместе с дополнительными метаданными, которые могут задаваться сервером.

Кроме того, в APK нашли модуль DpsInitProvider, который запускается ещё до старта основного приложения через механизм ContentProvider. Автор исследования считает, что такое решение усложняет статический анализ и позволяет инициализировать дополнительные сервисы на раннем этапе запуска.

Также в отчёте упоминаются компоненты для фоновой загрузки вложений, обработки событий чатов и сообщений через EventBus, а также различные подсистемы логирования и аналитики.

При этом исследователь отдельно подчёркивает, что анализ проводился исключительно по публично доступному APK-файлу. Он не утверждает, что все обнаруженные возможности активно используются против пользователей прямо сейчас. Речь идёт о наличии соответствующей технической инфраструктуры в коде приложения, которая, по его мнению, может быть задействована при необходимости.

Разработчики МАКС на момент публикации не комментировали выводы исследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru