Algoritmo impedisce lo spionaggio tramite microfono

Algoritmo impedisce lo spionaggio tramite microfono

I ricercatori della Columbia University hanno sviluppato un algoritmo che permette di occultare la voce, rendendo incomprensibile le conversazioni.
I ricercatori della Columbia University hanno sviluppato un algoritmo che permette di occultare la voce, rendendo incomprensibile le conversazioni.

È noto che il microfono di smartphone, smartwatch e smart TV può registrare la voce delle persone nelle vicinanze e consentire la visualizzazione di inserzioni pubblicitarie sull’argomento della discussione. I ricercatori della Columbia University hanno sviluppato un algoritmo che permette di camuffare il suono con un rumore di sottofondo, bloccando quindi i dispositivi spioni.

Algoritmo blocca lo spionaggio in tempo reale

I ricercatori sottolineano che esistono diversi metodi per occultare la voce, ma i sistemi di riconoscimento automatici non sono abbastanza veloci. Quando una persona parla, la sua voce cambia rapidamente e nessuna intelligenza artificiale attuale può seguire la cadenza in tempo reale. Il metodo sviluppato dalla Cambridge University, denominato Neural Voice Camouflage, offre invece una percentuale di successo dell’80%, sfruttando un modello predittivo.

L’algoritmo, applicabile alla maggioranza dei vocaboli di lingua inglese, consente di prevedere le parole pronunciate da una persona e quindi di generare un rumore di sottofondo che impedisce al microfono di registrare una conversazione chiara. Il modello è stato “addestrato” con un dataset vocale di 100 ore, usando otto GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti per due giorni.

L’algoritmo è stato testato con diversi sistemi di riconoscimento vocale, mostrando un’efficacia dell’80%. I test effettuati sul campo hanno dimostrato che il metodo predittivo non impedisce il riconoscimento di parole brevi, come articoli e pronomi, ma funziona perfettamente con parole più lunghe, rendendo incomprensibile la conversazione. I risultati della ricerca verranno illustrati durante la International Conference for Learning Representations del 25 aprile.

 

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Pubblicato il 24 apr 2022
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