SafeEar

SafeEar是什么？

SafeEar是由浙江大学和清华大学共同研发的一种先进框架，专门用于音频深度伪造内容的检测与隐私保护。该框架能够将语音信号中的语义含义和声学特征进行解耦处理，仅利用声学特征即可完成深度伪造检测，从而有效防止语义信息的泄露。同时，它还能抵御音频内容的逆向恢复攻击，为用户隐私提供坚实保障，特别适用于对隐私安全有高要求的用户群体及相关机构。 SafeEar在ASVspoof 2019和ASVspoof 2021等多个权威公开数据集上进行了严格测试，其伪造音频检测的等错误率（EER）表现优异，低至2.02%。这一测试结果充分验证了SafeEar在实际应用场景中的高效性与可靠性。

SafeEar的核心功能

• 隐私导向的深度伪造识别：SafeEar通过创新性地分离语义与声学信息，在仅依赖声学特征的情况下完成检测，有效守护音频内容的隐私安全。
• 多语言兼容性：该框架支持英语、中文、德语、法语及意大利语等多种语言的音频处理，可提供全面的多语言音频伪造检测服务。
• 卓越的深度伪造检测性能：SafeEar在多个基准测试中展现出强大能力，能精准识别各类深度伪造音频，等错误率（EER）达到2.02%的业界领先水平。
• CVoiceFake数据集：SafeEar基于CVoiceFake这一多语言音频深度伪造数据集进行研发，该数据集包含了Parallel WaveGAN、Multi-band MelGAN等多种生成技术的伪造音频样本，为研究者提供了宝贵的深伪音频检测研究资源。

SafeEar的技术机制

• 语义-声学双重分离：SafeEar采用神经音频编解码器技术，将音频中的语义信息（语言实质内容）与声学信息（音色、语调、节奏等）进行彻底分离。这种分离机制确保了检测过程不会暴露音频的具体内容，从而实现用户隐私保护。
• 声学特征深度分析：该系统专注于分析音频的声学特征，通过识别深度伪造音频可能产生的异常波动或不一致现象，结合音调、音色和节奏等维度，能够敏锐区分真实与伪造音频。
• 跨语言处理能力：SafeEar可处理包括英语、中文、德语、法语、意大利语在内的多种语言音频。通过实施语义剥离策略，确保在分析过程中不会泄露具体语言内容，从而保障各语言音频的伪造检测效果。
• 抗内容逆向技术：为应对各类音频深度伪造技术，SafeEar融合了基于真实场景的编解码器强化与抗内容恢复技术，即使在对抗性攻击环境下，依然能准确区分真实音频与伪造音频。

SafeEar的应用指南

SafeEar团队已公开其研究成果、源代码及数据集，相关资源信息如下：

• SafeEar项目官网：https://safeearweb.github.io/Project/
• 技术论文：https://safeearweb.github.io/Project/files/SafeEar_CCS2024.pdf
• GitHub代码库及部署教程：https://github.com/LetterLiGo/SafeEar
• 官方数据集：https://zenodo.org/records/11124319