SafeEar是由浙江大学和清华大学联合开发的AI音频伪造检测框架，保护用户隐私的同时检测音频伪造。采用基于神经音频编解码器的解耦模型，分离语音的声学信息和语义信息，用声学信息进行检测，有效防止隐私泄露。SafeEar在多个基准数据集上表现优异，等错误率(EER)低至2.02%，能抵御内容恢复攻击。SafeEar提供了多语言支持，构建了包含150万条多语种音频数据的CVoiceFake数据集，为语音伪造检测研究提供了宝贵的资源。

SafeEar – 浙大和清华联合开源的AI音频伪造检测框架 第1张
（图片来源网络，侵删）
SafeEar – 浙大和清华联合开源的AI音频伪造检测框架 第2张
（图片来源网络，侵删）