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明朝万达发布音频内容安全引擎,高效防护音频数据安全
发布时间:2024-01-16 打印 字号:
富媒体信息时代,音视频已成为人们获取、发布、交换信息的重要渠道。随着音视频数据的海量产生,音视频内容被篡改的现象也愈发普遍。其中,针对音频内容的非法篡改、恶意编辑或添加的行为屡见不鲜。
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香港棒球总会曾发布严正声明,有人恶意篡改2010年香港男子棒球代表队在台湾地区参加国际性比赛时播放国歌的视频片段,用“黑暴”歌曲替换中国国歌。

Zoom曾因隐私安全漏洞,致私人音视频信息遭到大规模泄露并被公布在网上在线观看。

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维护音频内容安全不仅可以保障用户安全、维护社会稳定,更可以助力促进文化交流和推动经济发展等。明朝万达基于语言识别、声音特征提取、深度学习等数据处理和人工智能技术,打造了音频内容安全引擎产品,帮助用户处理音频数据内容。





解决方案

音频数据内容安全引擎产品解决方案共分为:音频文件输入、音频时长分析与处理、音频语音识别、敏感信息处理和音频分析结果输出五大步骤。

◆ 音频数据防泄漏关键流程
该产品首先是对音频文件进行分析和处理;之后借助语言识别技术完成音频内容的提取;最后,将语音识别结果与敏感信息库进行对比和分析,获得对音频内容的分析结果,从而实现音频敏感信息的过滤,达到保护音频内容安全的目的。




产品关键性技术


01 时长分析与处理

音频预处理阶段是将语音信号转换成数字信号的过程,包括音频数据的滤波、分帧、加窗、预加重格式化等处理,包括采样频率、声道、文件格式等,尽可能降低其噪音,保证后续语音处理得到的信号更均匀、平滑,为信号参数提取提供优质的参数,提高语音处理质量。

音频数据一般是具有数据量大且抽象的非结构化数据特点,其管理与处理难度非常大,因此需要利用音频分割算法将音频数据结构化音频分割算法是一种在音频参数和声源信息未知的情况下,将一段非平稳的音频序列分割成长短不一的小单元,每一个单元都有自己相对独立、稳定的内容。对音频进行分割可以有效降低后续分析的计算复杂度,提升分析效率。


◆ 时长分析与处理流程

本产品采用一种自顶向下的两层结构的音频分割方法,以保证分割的准确性和效率。



02 语音识别



◆ 语音识别流程

音频数据内容安全产品,采用深度学习技术中的深度神经网络技术,完成音频的特征提取和音频内容识别。

01
特征提取

语音特征提取技术是语音识别技术的重要组成部分,它从原始语音信号中提取出有用的特征信息,以便用于后续的语音识别任务。

02
语音识别

语音识别是根据音频特征识别音频内容的技术,是语音信号处理中的一个重要技术。根据提取到的语音特征,常用的语言识别技术可分为:基于机器学习算法对语音进行识别和基于深度学习技术。



03 敏感信息处理


◆ 敏感信息处理流程
音频数据内容安全产品根据音频识别的结果,结合用户创建的敏感信息库进行敏感信息处理,采用基于语义相似度的敏感词识别方法检测出敏感词,并利用基于差分隐私的方法,完成对敏感内容的后处理工作。




结语

综上所述,明朝万达音频内容安全产品,通过深度集成音频处理、音频语音识别、敏感信息处理,完成对音频的解析、识别、处理,实现音频数据内容中敏感信息防泄漏。语音隐私保护系统将为用户提供安全可靠的环境,以充分利用语音技术的便利性,同时确保其隐私权益得到充分保护。

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