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明朝萬達發(fā)布音頻內(nèi)容安全引擎,高效防護音頻數(shù)據(jù)安全
發(fā)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(fā)布、交換信息的重要渠道。隨著音視頻數(shù)據(jù)的海量產(chǎn)生,音視頻內(nèi)容被篡改的現(xiàn)象也愈發(fā)普遍。其中,針對音頻內(nèi)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(fā)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(qū)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(guī)模泄露并被公布在網(wǎng)上在線觀看。

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維護音頻內(nèi)容安全不僅可以保障用戶安全、維護社會穩(wěn)定,更可以助力促進文化交流和推動經(jīng)濟發(fā)展等。明朝萬達基于語言識別、聲音特征提取、深度學習等數(shù)據(jù)處理和人工智能技術,打造了音頻內(nèi)容安全引擎產(chǎn)品,幫助用戶處理音頻數(shù)據(jù)內(nèi)容。





解決方案

音頻數(shù)據(jù)內(nèi)容安全引擎產(chǎn)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(shù)據(jù)防泄漏關鍵流程
該產(chǎn)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(nèi)容的提??;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(nèi)容的分析結果,從而實現(xiàn)音頻敏感信息的過濾,達到保護音頻內(nèi)容安全的目的。




產(chǎn)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(shù)字信號的過程,包括音頻數(shù)據(jù)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(xù)語音處理得到的信號更均勻、平滑,為信號參數(shù)提取提供優(yōu)質(zhì)的參數(shù),提高語音處理質(zhì)量。

音頻數(shù)據(jù)一般是具有數(shù)據(jù)量大且抽象的非結構化數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)結構化音頻分割算法是一種在音頻參數(shù)和聲源信息未知的情況下,將一段非平穩(wěn)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(wěn)定的內(nèi)容。對音頻進行分割可以有效降低后續(xù)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(chǎn)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(shù)據(jù)內(nèi)容安全產(chǎn)品,采用深度學習技術中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術,完成音頻的特征提取和音頻內(nèi)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(xù)的語音識別任務。

02
語音識別

語音識別是根據(jù)音頻特征識別音頻內(nèi)容的技術,是語音信號處理中的一個重要技術。根據(jù)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(shù)據(jù)內(nèi)容安全產(chǎn)品根據(jù)音頻識別的結果,結合用戶創(chuàng)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(nèi)容的后處理工作。




結語

綜上所述,明朝萬達音頻內(nèi)容安全產(chǎn)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(xiàn)音頻數(shù)據(jù)內(nèi)容中敏感信息防泄漏。語音隱私保護系統(tǒng)將為用戶提供安全可靠的環(huán)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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