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.

Сбой у Сбера быстро перекинулся на ВТБ, Т-Банк, Ozon-банк и СБП

Утренний сбой в работе «Сбербанк Онлайн», похоже, быстро перестал быть историей только про один банк. Почти одновременно о проблемах с доступом к сервисам начали сообщать клиенты ВТБ, Т-Банка, Ozon-банка, а также пользователи системы быстрых платежей.

Судя по сообщениям пользователей и данным сервисов мониторинга сбоев, неполадки затронули сразу несколько крупных финансовых платформ.

Тут дело точно не в локальной проблеме внутри одного приложения, а в более широкой волне сбоев, которая задела сразу несколько заметных игроков финансового рынка.

Больше всего жалоб поступает из крупнейших регионов страны — Москвы, Санкт-Петербурга, Московской, Свердловской и Новосибирской областей. Но только ими дело не ограничилось: о перебоях также сообщают пользователи из Самарской и Оренбургской областей, Приморского края, Татарстана, Удмуртии и других регионов.

 

При этом характер проблем у разных сервисов немного отличается. У клиентов ВТБ чаще всего возникают трудности с доступом к сайту, чуть реже — к мобильному приложению. У пользователей Т-Банка, наоборот, основной удар пришёлся именно по приложению, тогда как сайт упоминается заметно реже.

У Ozon-банка картина своя: там пользователи в основном жалуются на некорректную работу самих сервисов и приложения. Проблемы с сайтом, судя по обращениям, встречаются значительно реже.

Параллельно начали поступать сообщения и о сбоях в системе быстрых платежей. Пользователи пишут, что не могут переводить деньги и оплачивать покупки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru