SafeEar：浙大和清华联合推出的AI音频伪造检测框架，错误率低至2.02%-AI内容检测

SafeEar是什么？

SafeEar 是一个由浙江大学与清华大学联手推出的创新框架，专为音频深伪检测以及内容隐私保护而设计。该框架独具匠心地实现了语音的语义与声学信息的解耦，仅依赖声学信息进行深伪检测，有效防止语义内容的泄露，并成功抵御内容恢复攻击，为用户的隐私提供了坚实的保障。这一卓越的框架尤为适用于那些对隐私保护有着严苛要求的个人与机构。在多个公开的基准数据集（如 ASVspoof 2019 和 ASVspoof 2021）上，SafeEar 展现出了令人瞩目的测试结果，其在伪造音频检测中的等错误率（EER）低至 2.02%。这一出色的性能充分验证了 SafeEar 在实际应用中无可置疑的有效性与可靠性。

SafeEar的主要功能

隐私保护的深度伪造检测：SafeEar 通过语义和声学信息的分离，只依赖声学信息进行深度伪造检测，从而保护音频内容的隐私。
多语言支持：SafeEar 能够处理多种语言的音频数据，包括英语、中文、德语、法语和意大利语，并提供多语言的音频伪造检测能力。
高效深度伪造检测：SafeEar 在多个基准数据集上表现优异，能检测出各种类型的深度伪造音频，等错误率（EER）低至 2.02%。
CVoiceFake 数据集：SafeEar 使用了一个多语言音频深度伪造数据集 CVoiceFake，包括来自多个生成技术的伪造音频样本，如 Parallel WaveGAN、Multi-band MelGAN 等，帮助研究者更好地进行深伪音频检测的研究。

SafeEar的技术原理

语义-声学信息分离：SafeEar 利用神经音频编解码器模型，将音频中的语义信息（如语言内容）与声学信息（如音色、语调和节奏）分离。这样处理可以确保在检测过程中不泄露音频的具体内容，从而保护用户隐私。
声学信息分析：该系统只分析音频的声学特征，识别深度伪造音频时可能出现的异常或不一致现象。通过关注音调、音色和节奏等，SafeEar 能够有效区分真实与伪造音频。
多语言支持：SafeEar 能处理多种语言（如英语、中文、德语、法语、意大利语）的音频数据。采用去语义化处理，确保在分析过程中不暴露具体的语义内容，使得各语言的伪造音频检测能力得到保障。
抗内容恢复技术：为了防范各种音频深度伪造方法，SafeEar 结合了基于现实场景的编解码器增强和抗内容恢复技术，从而确保即便在对抗性攻击下，依然能够有效识别真实音频与伪造音频的区别。