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.

Internet Archive научил WordPress автоматически чинить битые ссылки

Internet Archive и Automattic запустили полезный инструмент для всех, кто работает с WordPress. Новый плагин под названием Link Fixer призван бороться с одной из главных болей интернета — «гниением ссылок» (link rot). Если коротко, проблема в том, что со временем ссылки в статьях начинают вести в никуда.

Страницы удаляются, сайты закрываются, URL меняются; и вместо полезного источника читатель получает ошибку.

По данным исследования Pew Research за 2024 год, почти 40% ссылок, существовавших в 2013 году, к сегодняшнему дню уже не работают.

Link Fixer решает эту проблему в связке с Wayback Machine — архивом веб-страниц от Internet Archive. Плагин сканирует публикации на WordPress, проверяет все внешние ссылки и сверяется с архивом.

Если нужной страницы в архиве ещё нет, инструмент сам создаёт её снимок. А если оригинальная ссылка со временем «умирает», читателя автоматически перенаправляют на сохранённую версию.

При этом плагин работает аккуратно: он регулярно перепроверяет ссылки, и если исходная страница снова становится доступной, редирект на архив отключается, а пользователь снова попадает на оригинал. Вдобавок Link Fixer архивирует и сами публикации владельца сайта, помогая сохранить их для будущего.

Управление плагином довольно простое: например, можно настроить, как часто он будет проверять ссылки (по умолчанию — раз в три дня). В итоге инструмент работает в фоне и почти не требует внимания.

Описание и всю подробную информацию можно найти на GitHub.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru