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SafeEar

SafeEar

github.com

更新: 2025-05-20
访问: 134,004次

网站详情

基本信息

  • 收录时间 2025-05-20
  • 所属国家 中国
  • 全球排名 #-
  • 语言支持 中文
  • 费用类型 免费 + 高级订阅

功能评分

易用性 9.0/10
功能丰富度 8.8/10
内容质量 9.2/10
性价比 8.5/10

标签分类

多语言支持 隐私保护 开源工具 音频分析 AI框架 数据集构建 音频伪造检测 语音伪造检测 隐私保护音频检测 多语言音频检测 神经音频编解码器 实时语音通话检测 工业音频数据安全

详情介绍

站点名称：SafeEar


站点 URL：https://github.com/LetterLiGo/SafeEar


Title


SafeEar：隐私保护的语音伪造检测框架

Keywords


语音伪造检测，隐私保护音频检测，多语言音频检测，神经音频编解码器，实时语音通话检测，工业音频数据安全

Description


SafeEar 是浙江大学与清华大学联合研发的 AI 语音伪造检测框架，采用神经音频编解码器分离声学与语义信息，仅通过声学特征实现伪造检测，确保语音内容隐私不泄露。支持英、中、德、法、意五种语言，检测等错误率（EER）低至 2.02%，适用于实时通话、法律取证、金融交易等场景。提供 150 万条多语种数据集 CVoiceFake，开源代码和论文可免费获取。

站点简介


SafeEar 是由浙江大学智能系统安全实验室与清华大学联合推出的隐私保护语音伪造检测框架，旨在解决 AI 语音合成技术滥用导致的隐私泄露与安全威胁。其核心技术通过神经音频编解码器分离语音的声学特征与语义内容，仅依赖声学信息进行伪造检测，从源头避免语音内容泄露。该框架在多个公开数据集（如 ASVspoof 2019）上实现了2.02% 的等错误率（EER），性能接近当前最先进方法，同时通过混淆层和真实环境增强模块提升泛化能力，可抵御多级攻击者的内容恢复尝试。

SafeEar 构建了覆盖英、中、德、法、意五种语言的CVoiceFake 数据集，包含 150 万条多语种音频样本，支持多声码器（如 Parallel WaveGAN、Multi-band MelGAN）生成的伪造音频检测，为学术研究与工业应用提供了标准化基准。框架开源代码、论文及数据集均已公开，推动语音安全领域的技术发展。

核心功能


  1. 隐私保护的伪造检测
    SafeEar 通过解耦模型将语音的声学信息与语义内容分离，仅利用声学特征进行检测，确保检测过程中不暴露语音内容。例如，在实时通话场景中，即使攻击者获取声学特征，也无法恢复原始语义，单词错误率（WER）始终高于 93.93%。

  2. 多语言泛化能力
    支持英、中、德、法、意五种语言的音频检测，通过去语义化处理避免语言依赖，在多语言环境下保持稳定的检测性能。例如，在跨境金融交易中，可准确识别多语种伪造语音，同时保护用户隐私。

  3. 复杂环境适应性
    集成真实环境增强模块，模拟 G.711、vorbis 等多种音频编解码器的特性，提升模型在不同信道条件下的鲁棒性。例如，在工业噪声环境中，仍能有效检测伪造语音，误报率低于行业平均水平。

  4. 高精准检测性能
    采用 Transformer 分类器和多头自注意力机制，结合时域与频域位置编码，实现伪造音频的精准识别。在 ASVspoof 2021 数据集上，检测等错误率（EER）低至 2.02%，优于多数端到端检测器。


特点优势


  • 隐私保护与检测效率的平衡：
    传统检测方法需访问完整语音信息，存在隐私泄露风险。SafeEar 通过解耦模型和混淆层设计，在保证检测精度的同时，实现内容窃取防御，攻击者无法通过声学特征恢复原始语义。
  • 多语言与多场景覆盖：
    支持五种主流语言，适用于社交媒体、法律取证、金融交易等场景。例如，在司法案件中，可验证多语言录音的真实性，同时保护证人隐私。
  • 开源生态与数据集支持：
    提供 CVoiceFake 数据集（150 万条样本）、代码及论文，降低研究与应用门槛。开发者可基于此快速构建定制化检测方案，推动行业技术迭代。
  • 实时处理能力：
    框架采用串行检测器结构，支持实时语音流检测，延迟低于 50 毫秒，适用于在线会议、客服中心等实时场景。

适用人群


  1. 企业开发者与安全团队
    需集成语音伪造检测功能的应用（如金融交易 APP、在线教育平台），可通过 SafeEar API 快速部署检测模块，保护用户数据安全。
  2. 学术研究人员
    可基于 CVoiceFake 数据集和开源代码开展语音安全领域的研究，探索更高效的检测算法或隐私保护机制。
  3. 政府与司法机构
    在取证、监听等场景中，SafeEar 可验证音频真实性，同时避免敏感信息泄露，符合数据安全法规要求。
  4. 智能语音服务提供商
    如智能音箱、语音助手企业，可通过 SafeEar 防止恶意语音伪造攻击，提升产品安全性与用户信任度。

使用指南


  1. 环境配置

    • 操作系统：Linux/macOS
    • 依赖库：PyTorch 2.0+、 librosa、 transformers
    • 推荐硬件：NVIDIA GPU（如 RTX 3090）

  2. 代码获取与安装

    bash
    git clone https://github.com/LetterLiGo/SafeEar.git  
cd SafeEar  
pip install -r requirements.txt

  3. 数据集下载


  4. 模型训练

    bash
    python train.py --config config/train.yaml --dataset cvoicefake

    • 可通过修改train.yaml调整训练参数，如学习率、批次大小。

  5. 实时检测

    • 调用detector.py中的predict()函数，输入音频文件路径或实时音频流，返回检测结果（伪造 / 真实）及置信度。

  6. 可视化分析

    • 使用tools/visualize.py生成声学特征热力图，辅助分析检测结果。


常见问题及解决方案


  1. Q：模型训练时显存不足怎么办？

    • A：降低批次大小（batch_size）或启用混合精度训练（--fp16）。

  2. Q：检测多语言音频时准确率下降？

    • A：确保输入音频格式为单声道、采样率 16kHz。若仍存在问题，可在config/目录下调整语言特定参数。

  3. Q：如何获取预训练模型？


  4. Q：数据集下载失败？

    • A：尝试使用科学上网工具，或联系项目团队获取镜像链接。

  5. Q：实时检测延迟过高？

    • A：关闭可视化功能（--no-visual）或降低音频采样率至 8kHz。


相关产品推荐


  1. OpenVoice

    • 特点：开源语音克隆工具，支持低资源语言合成，但缺乏隐私保护机制。
    • 适用场景：语音内容创作、娱乐应用。

  2. Hugging Face Audio

    • 特点：提供多种音频处理模型（如 Whisper），但伪造检测功能较弱。
    • 适用场景：语音识别、翻译等基础任务。

  3. Mycroft AI

    • 特点：开源语音助手平台，注重隐私保护，但检测能力有限。
    • 适用场景：智能家居、个人助理。

  4. Coqui.ai

    • 特点：支持 AI 语音生成与检测，提供商业解决方案，但多语言支持不足。
    • 适用场景：影视配音、游戏语音开发。

  5. CFPRF

    • 特点：专注于音频时间伪造定位，检测精度高，但未集成隐私保护模块。
    • 适用场景：司法取证、安全监控。


以上产品可作为 SafeEar 的补充工具，根据具体需求选择组合使用。

特色功能

AI图片生成

支持自由姿势的商品种草图生成，批量产出差异化、氛围感的商拍图

AI文案优化

基于商品信息自动生成高转化率的种草文案，适配不同平台风格

虚拟模特训练

提供丰富的商用AI模特库，支持用户训练专属虚拟模特形象

图片处理工具

集成一键美图、换装、去水印、高清修复等功能，快速提升图片品质

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我在教学中使用ChatGPT作为辅助工具，它能快速生成测验问题和解释复杂概念。但学生需要学会批判性思考，不能完全依赖AI的答案。

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