Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
VoiceCloak: Một khuôn khổ phòng thủ đa chiều chống lại việc sao chép giọng nói trái phép dựa trên sự lan truyền
Created by
Haebom
Tác giả
Qianyue Hu, Junyan Wu, Wei Lu, Xiangyang Luo
Phác thảo
Để Giải quyết những lo ngại về khả năng khai thác ngày càng tăng của các kỹ thuật nhân bản giọng nói (VC) dựa trên các mô hình khuếch tán (DM), bài báo này trình bày VoiceCloak, một khuôn khổ phòng thủ chủ động đa chiều. Xem xét cơ chế tạo phức tạp của DM, VoiceCloak nhằm mục đích làm lu mờ nhận dạng người nói và làm giảm chất lượng nhận dạng bằng cách đưa các nhiễu loạn đối nghịch vào âm thanh tham chiếu. Cụ thể, để làm lu mờ nhận dạng người nói, nó làm méo mó các nhúng được học biểu diễn dựa trên các nguyên tắc nhận thức thính giác để tối đa hóa phương sai nhận dạng và phá vỡ các quy trình hướng dẫn có điều kiện (đặc biệt là ngữ cảnh chú ý) để ngăn chặn sự căn chỉnh các đặc điểm giọng nói cần thiết cho việc nhân bản thuyết phục. Hơn nữa, nó đưa vào khuếch đại điểm số để chủ động tạo ra sự truyền ngược từ quá trình tạo giọng nói chất lượng cao, và ngoài ra còn tận dụng sự làm hỏng ngữ nghĩa dựa trên tiếng ồn để phá vỡ ngữ nghĩa giọng nói cấu trúc được DM thu thập, do đó làm giảm chất lượng đầu ra. Các thí nghiệm mở rộng chứng minh hiệu quả phòng thủ vượt trội của VoiceCloak. Các mẫu giọng nói có sẵn tại https://voice-cloak.github.io/VoiceCloak/ .
Một phương pháp mới để ngăn chặn việc khai thác giọng nói sao chép dựa trên mô hình khuếch tán được trình bày.
◦
Phát triển một khuôn khổ phòng thủ hiệu quả có thể đồng thời làm lu mờ khả năng nhận dạng người nói và làm giảm chất lượng giọng nói.
◦
Một chiến lược phòng thủ mới sử dụng các nguyên tắc nhận thức thính giác và các kỹ thuật nhiễu loạn đối nghịch được trình bày.
◦
Các thí nghiệm đã chứng minh hiệu suất vượt trội của VoiceCloak.
•
Limitations:
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác định liệu hiệu quả của VoiceCloak hiện đang được đề xuất có thể được áp dụng cho tất cả các loại hệ thống sao chép giọng nói dựa trên mô hình khuếch tán hay không.
◦
Cần phải đánh giá hiệu suất trong môi trường thực tế và xác minh khả năng chống lại nhiều loại tấn công khác nhau.
◦
Cần phân tích thêm về chi phí tính toán và sự suy giảm hiệu suất liên quan đến việc triển khai VoiceCloak.
◦
Cần phải theo dõi liên tục và cập nhật các chiến lược phòng thủ để giải quyết sự xuất hiện của các kỹ thuật sao chép giọng nói mới.
