SafeEar

SafeEar是什么

• 由浙江大学与清华大合研发的AI音频伪造检测框架，专注于语音隐私保护与伪造内容识别；
• 基于神经音频编解码器技术，通过解耦模型分离语音的声学特征与语义信息，仅保留声学特征用于检测；
• 支持多语言场景，覆盖150万条多语种音频的CVoiceFake数据集训练，具备跨语言泛化能力。

SafeEar功能特点

• 隐私保护机制：阻断语义信息泄露风险，检测过程仅依赖声学特征；
• 高精度检测：在公开基准测试中，其等错误率（EER）最低可达2.02%；
• 抗逆向攻击：采用声学特征混淆技术，抵御内容恢复类攻击；
• 真实环境适配：模拟电话、会议等多信道场景，提升复杂环境检测鲁棒性；
• 开源生态：提供完整代码、数据集及预训练模型，支持二次开发。

SafeEar如何使用

• 代码部署：通过GitHub开源仓库获取模型，支持本地或云端API集成；
• 数据预处理：将待检测音频输入声学编码器，提取梅尔频谱等特征；
• 结果解析：输出伪造概率评分，阈值可基于业务需求动态调整；
• 定制化训练：利用开源数据集进行迁移学习，适配特定行业场景。

SafeEar应用场景

• 社交媒体审核：识别伪造语音生成的虚假新闻或诈骗信息；
• 司法证据核验：对录音证据进行深度伪造鉴定，确保法律效力；
• 金融风控：集成至声纹认证系统，防范合成语音攻击；
• 公共安全监测：协助机构筛查恶意伪造的涉恐涉政音频。