"Sinir bozucu" insanları sessize almanızı sağlayacak bir cihaz geliştirildi

Yeni hoparlör sistemi, Black Mirror'a benzetildi

Cihaz sesleri en az yüzde 90 doğrulukla ayırt edebiliyor (Malek Itani)
Cihaz sesleri en az yüzde 90 doğrulukla ayırt edebiliyor (Malek Itani)
TT

"Sinir bozucu" insanları sessize almanızı sağlayacak bir cihaz geliştirildi

Cihaz sesleri en az yüzde 90 doğrulukla ayırt edebiliyor (Malek Itani)
Cihaz sesleri en az yüzde 90 doğrulukla ayırt edebiliyor (Malek Itani)

Sessize alma seçeneğini tıklayarak katılımcıların çevrimiçi toplantılarda konuşmasını engellemek kolay. Peki ya bir kafede oturan bir kişinin, yanı başındaki kalabalık ve gürültülü masayı tek tuşla susturabilmesi mümkün mü?

ABD'deki Paul G. Allen Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Okulu'ndan araştırmacılar, bir odanın içindeki belirli bir bölümü tamamen sessize almayı mümkün kılan hoparlör sistemi icat etti.

Akıllı ve şekil değiştiren hoparlör, bir odayı alanlara ayırıyor. Sistem bu alanların her birine kendi kendine konuşlanabilen mikrofonlar içeriyor.

Bu teknoloji, gürültü önleyici kulaklıklardakine benzer bir prensibe sahip. Yüksek sesli bireylerin yakınına yerleşen küçük robotik mikrofonlar, gürültüyü etkin biçimde nötralize etmek için zıt fazlı ("anti-gürültü" diye de anılır) ses dalgaları yayıyor.

Mikrofonlar, sisteme dahil edilen yapay zeka algoritmaları sayesinde yüksek sesin geldiği alanları tespit edebiliyor. Algoritmalar aynı zamanda farklı seslerin ayırt edilmesine ve konuşan kişilerin tanımlanmasına da olanak veriyor.

Diğer bir deyişle hoparlör sistemi, bir masada özellikle gürültülü veya rahatsız edici bir konuşma meydana geldiğinde oraya yerleştirilen robotun sesi azaltmasını ve diğer bölgelerdeki konuşmaların kesintisiz devam etmesini sağlayabiliyor.

Hakemli bilimsel dergi Nature Communications'ta yayımlanan çalışmanın başyazarı Malek Itani, "Bir odada konuşan birden fazla kişinin konumunu takip edebiliyor ve konuşmalarını ayırabiliyoruz" dedi:

Gözlerimi kapatırsam ve bir odada 10 kişi konuşuyorsa, kimin ne söylediğini ve odanın tam olarak neresinde olduklarını bilemem. İnsan beyninin bunu işlemesi son derece zordur. Şimdiye kadar teknoloji için de zordu.

Sistemde her biri yaklaşık 2,5 santimetre çapındaki 7 robotik mikrofon var. Bu minik robotlar yüksek frekanslı sesleri adeta yarasalar gibi kendilerine rehber olarak kullanıyor.

Böylece sesin geldiği masalara kendi kendilerine konumlanarak yüksek sesle konuşanları veya "sinir bozucu" sesler çıkaran kişileri sessize alabiliyor.

Araştırma ekibi söz konusu sistemin kafe veya toplantı alanlarında kullanılmasını umuyor.

Distopik teknolojileri konu alan Black Mirror'a benzetilen sistem, kapalı alanlarda gürültünün etkin biçimde azaltılmasını sağlayabilir. Dizinin White Christmas (Beyaz Noel) dizisinde bir kadın, eski eşini sessize almış ve ölene dek kendisiyle iletişim kurmasını engellemişti.

Ekip, halihazırda bir prototipi işyerleri, oturma odaları ve mutfaklar dahil olmak üzere çeşitli kapalı alanlarda test ediyor.

Independent Türkçe



Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
TT

Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)

Deepfake videoların gelişmiş saptama yöntemlerini yanıltabildiği ve her geçen gün daha gerçekçi hale geldiği tespit edildi. 

Bir kişinin yüzünün ya da vücudunun dijital olarak değiştirilmesiyle oluşturulan deepfake videolar endişe yaratmaya devam ediyor. 

Bu videolar gerçek bir kişinin görüntüsünün yapay zeka kullanılarak değiştirilmesiyle yapılıyor. Aslında bu teknoloji, kullanıcıların yüzünü kediye dönüştüren veya yaşlandıran uygulamalar gibi zararsız amaçlarla da kullanılabiliyor.

Ancak insanların cinsel içerikli videolarını üretmek veya masum insanlara iftira atmak için de kullanılabilmesi ciddi bir sorun teşkil ediyor.

Bu videoların sahte olup olmadığını anlamak için kullanılan gelişmiş yöntemlerden biri kalp atışlarını izlemek. 

Uzaktan fotopletismografi (rPPP) adlı araç, deriden geçen ışıktaki küçük değişiklikleri tespit ederek nabzı ölçüyor. Nabız ölçen pulse oksimetreyle aynı prensiple çalışan bu araç, çevrimiçi doktor randevularının yanı sıra deepfake videoları tespit etmek için de kullanılıyor.

Ancak bulguları hakemli dergi Frontiers in Imaging'de bugün (30 Nisan) yayımlanan çalışmaya göre deepfake görüntülerde artık gerçekçi kalp atışları var.

Bilim insanları çalışmalarına videolardaki nabız hızını otomatik olarak saptayıp analiz eden bir deepfake dedektörü geliştirerek başladı. 

Ardından rPPP tabanlı bu aracın verilerini, EKG kayıtlarıyla karşılaştırarak hassasiyetini ölçtüler. Son derece iyi performans gösteren aracın EKG'yle arasında dakikada sadece iki-üç atımlık fark vardı. 

Ekip aracı deepfake videolar üzerinde test ettiğindeyse rPPP, videoya kalp atışı eklenmese bile son derece gerçekçi bir kalp atışı algıladı. 

Bilim insanları kalp atışlarının videoya kasten eklenebileceği gibi, kullanılan kaynak videodan kendiliğinden geçebileceğini de söylüyor.

Almanya'daki Humboldt Üniversitesi'nden çalışmanın ortak yazarı Peter Eisert "Kaynak video gerçek bir kişiye aitse, bu artık deepfake videoya aktarılabiliyor" diyerek ekliyor: 

Sanırım tüm deepfake dedektörlerinin kaderi bu; deepfake'ler gittikçe daha iyi hale geliyor ve iki yıl önce iyi çalışan bir dedektör bugün tamamen başarısız olmaya başlıyor.

Araştırmacılar yine de sahte videoları saptamanın başka yolları olduğunu düşünüyor. Örneğin sadece nabız hızını ölçmek yerine, yüzdeki kan akışını ayrıntılı olarak takip eden dedektörler geliştirilebilir.

Eisert, "Kalp atarken kan, damarlardan geçerek yüze akıyor ve daha sonra tüm yüz bölgesine dağılıyor. Bu harekette gerçek görüntülerde tespit edebileceğimiz küçük bir gecikme var" diyor.

Ancak bilim insanına göre nihai çözüm deepfake dedektörlerinden ziyade, bir görüntünün üzerinde oynanıp oynanmadığını anlamaya yarayan dijital işaretlere odaklanmaktan geçiyor:

Bir şeyin sahte olup olmadığını tespit etmek yerine bir şeyin değiştirilmediğini kanıtlayan teknolojiye daha fazla odaklanmadığımız sürece, deepfake'lerin saptanmalarını zorlaştıracak kadar iyi olacağını düşünüyorum.

Independent Türkçe, BBC Science Focus, TechXplore, Frontiers in Imaging