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.

Минцифры меняет схему передачи данных об активности в онлайн-кинотеатрах

Минцифры, похоже, нашло рабочую схему для передачи данных о просмотрах в онлайн-кинотеатрах компании Mediascope: обсуждается вариант, при котором данные будут идти через «Яндекс» и VK. Если эта конструкция действительно закрепится, рынок получит не просто новый порядок отчётности, а ещё один чувствительный узел в споре о том, где заканчивается медиаизмерение и начинается слишком подробный сбор пользовательской активности.

Сама история тянется с ноября 2025 года. Тогда министерство предложило расширить набор данных, которые соцсети и онлайн-кинотеатры передают Mediascope: в проекте фигурировали бессрочные идентификаторы пользователей, сформированные с использованием номера телефона, а также полная информация о просмотрах фильмов и сериалов.

Логика у ведомства была следующая: сейчас один и тот же человек на разных устройствах часто считается как несколько пользователей, а новый ID должен сделать статистику точнее.

Дальше начались споры уже не о теории, а о практической схеме. Ещё в конце декабря СМИ писали, что техническим посредником при передаче таких данных может стать Яндекс.

В компании тогда уверяли, что мобильные номера к ним не попадут: сервисы будут передавать уже обезличенные идентификаторы, а затем они пройдут дополнительное шифрование. Источники рынка при этом сразу предупреждали о другой стороне вопроса: через такого посредника в любом случае пойдут массивы данных десятков миллионов пользователей, а значит, вырастут и риски их сохранности.

Нашлись и другие претензии: сама идея постоянного идентификатора, привязанного к номеру телефона, для части рынка уже выглядит не как «чуть более точное измерение аудитории», а как слишком чувствительный маркер, который теоретически можно использовать не только для статистики.

На этом фоне новая схема, о которой пишет РБК, с посредниками выглядит как попытка снять хотя бы часть напряжения: не тащить всё напрямую в Mediascope, а проложить между сторонами дополнительный технический слой. Но главный вопрос никуда не делся: поверит ли рынок, что такая модель действительно снижает риски, а не просто делает маршрут данных длиннее.

Потому что для онлайн-кинотеатров и соцсетей это уже не абстрактная регуляторная дискуссия, а вполне конкретный разговор о том, сколько пользовательских данных придётся отдать, кому именно и на каких условиях.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru