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.

84% российских мобильных приложений оказались уязвимыми из-за ИИ

Согласно ежегодному исследованию AppSec Solutions за 2025 год, уязвимости критического и высокого уровня обнаружены в 84% мобильных приложений российских разработчиков. Всего специалисты выявили 48,8 тыс. уязвимостей — на 63% больше, чем в 2024 году. Одной из основных причин ухудшения ситуации авторы исследования назвали расширение практики использования искусственного интеллекта (ИИ) для генерации кода.

Данные исследования AppSec Solutions оказались в распоряжении «Коммерсанта». В выборку вошли около 1200 Android-приложений, которые тестировались методом «чёрного ящика», без доступа к исходному коду.

Как показало исследование, уязвимости критического и высокого уровня есть у 84% протестированных приложений. Всего таких проблем выявлено около 19 тыс. Общее количество обнаруженных уязвимостей составило 48,8 тыс., что на 63% выше показателя 2024 года. Среди критичных проблем лидирует небезопасное хранение токенов, ключей и пользовательских данных.

Наибольшее количество уязвимостей исследователи обнаружили в категориях «Игры», «Стриминговые платформы», «Финансы», «Приложения для бизнеса» и «СМИ». По данным Роскачества, много проблем также выявлялось в приложениях служб доставки и онлайн-аптек.

В AppSec Solutions отдельно обратили внимание на категорию «Финансы»: за год количество уязвимостей в ней выросло в 10 раз. Это связывают с тем, что банковские приложения всё активнее интегрируют сторонние сервисы, из-за чего увеличивается число зашитых в код бэкдоров и точек небезопасного хранения чувствительных данных. При этом на результаты повлияла и возросшая глубина анализа: специалисты стали фиксировать ошибки, которые раньше могли оставаться незамеченными.

Основным источником проблем авторы исследования назвали широкое использование ИИ для генерации кода. Как прокомментировал изданию руководитель группы защиты инфраструктурных ИТ-решений компании «Газинформсервис» Сергей Полунин, это связано с тем, что нейросетевые инструменты обучаются в том числе на унаследованной базе кода, содержащей ошибки.

В пресс-службе ГК «Солар» отметили, что популярные генеративные модели пропускают до половины ошибок. Ситуацию усугубляет и острая нехватка специалистов в области безопасности приложений.

Руководитель продукта AppSec.Sting компании AppSec Solutions Никита Пинаев не видит поводов для оптимизма:

«Всё больше сторонних SDK и облачных интеграций, всё больше ИИ-сгенерированного кода, тиражирующего небезопасные паттерны хранения чувствительных данных».

По его словам, переломить тенденцию можно только за счёт системных мер: «Безопасное управление секретами и ротация ключей, контроль сторонних компонентов, защита среды исполнения. Выиграют компании, которые встроят эти практики в процесс разработки и будут отличаться от рынка не количеством находок, а скоростью их устранения».

Уязвимости в мобильных приложениях широко используют злоумышленники — прежде всего в атаках, направленных на кражу учётных записей различных сервисов, платных подписок и платёжных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru