ИИ помог ученым извлечь звук из фото и немого видео

ИИ помог ученым извлечь звук из фото и немого видео

ИИ помог ученым извлечь звук из фото и немого видео

Метод, разработанный университетскими исследователями, позволяет получать аудиоданные из фотографий и видео, снятого с выключенным микрофоном. Созданный учеными ИИ-инструмент способен даже определить пол комментатора, созерцавшего фотосессию.

Концепция, нареченная Side Eye, предполагает использование стабилизатора изображения и механизма скользящего затвора, присутствующих во встроенных камерах многих современных телефонов. Созданный в ходе исследования инструмент использует средства машинного обучения, и его можно натренировать на аудиозаписях с тем, чтобы он научился распознавать часто употребляемые слова — например, «да» и «нет».

«Представьте себе, что кто-то снимает для TikTok видео, отключив звук, чтобы наложить музыку, — говорит профессор Кевин Фу (Kevin Fu) из Северо-Восточного университета в Бостоне. — А вдруг кому-нибудь захочется узнать, что сказал герой ролика? Вспомнил детский стишок про арбуз или выдал свой пароль? И о чем это шушукаются за его спиной? Все это можно выяснить».

Оказалось, что разговор рядом с объективом камеры вызывает слабые вибрации в стабилизаторе, компенсирующем дрожание рук при съемке. Угол света при этом почти незаметно изменяется.

Извлечь звуковую частоту из этих микровибраций трудно, однако задачу исследователям облегчил эффект скользящего затвора — когда сканирование пикселей происходит построчно, за сотни тысяч прогонов для каждого изображения. Это открывает возможность для детализации изменений, вызванных речью фотографа, его модели или наблюдателя.

По словам исследователей, Side Eye исправно работает даже с материалами, отснятыми при плохом освещении. Не смущают его и неудачные снимки вроде потолка во весь кадр, однако чем больше отображаемой информации, тем лучше.

На выходе вначале получались приглушенные звуки, похожие на человеческую речь. После обучения Side Eye начал извлекать больше полезной информации и стал узнавать людей по голосу — в тех случаях, когда образцы присутствовали в тренировочных наборах данных.

С точки зрения кибербезопасности подобные инструменты составляют потенциальную угрозу, однако их также можно использовать в криминалистике для получения цифровых свидетельств. Так, например, обработанная по методу Side Eye запись с камеры видеонаблюдения сможет подтвердить или опровергнуть алиби подозреваемого в совершении преступления.

Сотрудники против: 52% компаний буксуют с переходом на тонкие клиенты

Переход на тонкие клиенты в российских компаниях чаще всего тормозит вовсе не техника, а люди. По данным опроса среди зрителей и участников эфира AM Live «Тонкий клиент: инструмент создания цифровых корпоративных рабочих мест», 52% компаний не могут полноценно перейти на такую модель из-за сопротивления сотрудников, привыкших к обычным компьютерам.

На этом фоне особенно показательно выглядит другая цифра: только 25% компаний уже используют удалённые рабочие места через десктопы или тонкие клиенты.

Иначе говоря, три четверти по-прежнему опираются либо на офисные компьютеры, либо на добросовестность сотрудников, которые работают с собственных устройств. А это, как отмечали участники дискуссии, оставляет бизнес в довольно уязвимом положении: данные и учётные записи оказываются размазаны по множеству конечных точек, и каждая из них потенциально может стать входом в корпоративную сеть.

Идея тонких клиентов как раз в обратном: рабочее место у сотрудника есть, но сами данные и основные процессы остаются внутри защищённой инфраструктуры компании. Директор департамента управления продуктовым портфелем Getmobit Василий Шубин по этому поводу высказался довольно жёстко: когда сотрудникам разрешают работать с личных устройств, компания фактически перекладывает риск на конечного пользователя.

Впрочем, дело не только в привычках. Второй по популярности барьер — поддержка периферии, на неё пожаловались 46% опрошенных. Дальше причины идут уже с заметным отрывом: 32% считают проблемой высокую стоимость внедрения, 28% говорят о несовместимости приложений, 26% — о нехватке экспертизы у ИТ-команд, ещё 22% упомянули ограничения сети и каналов связи.

Некоторых экспертов такой высокий результат у пункта с периферией удивил, но в «Лаборатории Касперского» ничего необычного в этом не увидели. Старший менеджер по продукту Kaspersky Thin Client Михаил Левинский объяснил, что вопрос здесь упирается не только в сами устройства, но и в зрелость поддержки: у кого-то может быть старый монитор или нестандартная периферия, и важно, насколько быстро вендор готов на такие запросы реагировать. При этом, по его словам, сами операционные системы, конечно, должны нормально поддерживать проброс периферийных устройств.

Похожую мысль озвучили и в Uveon — Облачные технологии. Там обратили внимание, что часть проблем, которые пользователи приписывают именно тонким клиентам, на деле относится шире — к тому, как в компании вообще выстроена инфраструктура рабочих мест. Иными словами, не всё здесь упирается в «железку»: многое решается на уровне софта и архитектуры.

При этом в обсуждении прозвучала и осторожно позитивная нота. Генеральный директор «АМ Медиа» Илья Шабанов заметил, что заметно сократилась доля тех, кто считает главным препятствием именно стоимость внедрения. Это может говорить о том, что рынок таких решений в России постепенно взрослеет, а сами технологии перестают восприниматься как что-то слишком дорогое и экзотическое.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru