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.

Ребенок накликал нижегородке четыре микрозайма

Полиция Нижегородской области расследует необычное дело о дистанционном мошенничестве. Жертвой преступления стала местная жительница, на имя которой злоумышленники оформили сразу четыре микрозайма. О существовании задолженности женщина узнала 12 января, когда ей начали поступать звонки от коллекторов с требованием погасить долг.

Как сообщают местные СМИ, после этих звонков она заказала выписку из своей кредитной истории.

Выяснилось, что на ее документы были оформлены четыре микрозайма на общую сумму 50 тыс. рублей. Женщина пояснила, что ранее получала сомнительные предложения о финансовых услугах, однако не реагировала на них. По факту мошенничества она обратилась в полицию, после чего было возбуждено уголовное дело.

В ходе расследования установлено, что микрокредиты были оформлены через взломанный аккаунт на портале Госуслуг еще в декабре 2025 года. При этом ранее, в ноябре, была скомпрометирована и ее учетная запись в Telegram.

Потерпевшая утверждает, что сама не переходила по подозрительным ссылкам, однако давала свой телефон малолетнему ребенку для просмотра видеоконтента.

Также следствие выяснило, что на телефон женщины регулярно приходили коды подтверждения от микрофинансовых организаций и Госуслуг. По ее словам, она их не видела. Не исключено, что сообщения могли быть случайно удалены или скрыты ребенком во время использования устройства.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru