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明朝萬達發布音頻內容安全引擎,高效防護音頻數據安全
發布時間:2024-01-16 打印 字號:
富媒體信息時代,音視頻已成為人們獲取、發布、交換信息的重要渠道。隨著音視頻數據的海量產生,音視頻內容被篡改的現象也愈發普遍。其中,針對音頻內容的非法篡改、惡意編輯或添加的行為屢見不鮮。
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香港棒球總會曾發布嚴正聲明,有人惡意篡改2010年香港男子棒球代表隊在臺灣地區參加國際性比賽時播放國歌的視頻片段,用“黑暴”歌曲替換中國國歌。

Zoom曾因隱私安全漏洞,致私人音視頻信息遭到大規模泄露并被公布在網上在線觀看。

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維護音頻內容安全不僅可以保障用戶安全、維護社會穩定,更可以助力促進文化交流和推動經濟發展等。明朝萬達基于語言識別、聲音特征提取、深度學習等數據處理和人工智能技術,打造了音頻內容安全引擎產品,幫助用戶處理音頻數據內容。





解決方案

音頻數據內容安全引擎產品解決方案共分為:音頻文件輸入、音頻時長分析與處理、音頻語音識別、敏感信息處理和音頻分析結果輸出五大步驟。

◆ 音頻數據防泄漏關鍵流程
該產品首先是對音頻文件進行分析和處理;之后借助語言識別技術完成音頻內容的提取;最后,將語音識別結果與敏感信息庫進行對比和分析,獲得對音頻內容的分析結果,從而實現音頻敏感信息的過濾,達到保護音頻內容安全的目的。




產品關鍵性技術


01 時長分析與處理

音頻預處理階段是將語音信號轉換成數字信號的過程,包括音頻數據的濾波、分幀、加窗、預加重格式化等處理,包括采樣頻率、聲道、文件格式等,盡可能降低其噪音,保證后續語音處理得到的信號更均勻、平滑,為信號參數提取提供優質的參數,提高語音處理質量。

音頻數據一般是具有數據量大且抽象的非結構化數據特點,其管理與處理難度非常大,因此需要利用音頻分割算法將音頻數據結構化。音頻分割算法是一種在音頻參數和聲源信息未知的情況下,將一段非平穩的音頻序列分割成長短不一的小單元,每一個單元都有自己相對獨立、穩定的內容。對音頻進行分割可以有效降低后續分析的計算復雜度,提升分析效率。


◆ 時長分析與處理流程

本產品采用一種自頂向下的兩層結構的音頻分割方法,以保證分割的準確性和效率。



02 語音識別



◆ 語音識別流程

音頻數據內容安全產品,采用深度學習技術中的深度神經網絡技術,完成音頻的特征提取和音頻內容識別。

01
特征提取

語音特征提取技術是語音識別技術的重要組成部分,它從原始語音信號中提取出有用的特征信息,以便用于后續的語音識別任務。

02
語音識別

語音識別是根據音頻特征識別音頻內容的技術,是語音信號處理中的一個重要技術。根據提取到的語音特征,常用的語言識別技術可分為:基于機器學習算法對語音進行識別和基于深度學習技術。



03 敏感信息處理


◆ 敏感信息處理流程
音頻數據內容安全產品根據音頻識別的結果,結合用戶創建的敏感信息庫進行敏感信息處理,采用基于語義相似度的敏感詞識別方法檢測出敏感詞,并利用基于差分隱私的方法,完成對敏感內容的后處理工作。




結語

綜上所述,明朝萬達音頻內容安全產品,通過深度集成音頻處理、音頻語音識別、敏感信息處理,完成對音頻的解析、識別、處理,實現音頻數據內容中敏感信息防泄漏。語音隱私保護系統將為用戶提供安全可靠的環境,以充分利用語音技術的便利性,同時確保其隱私權益得到充分保護。

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