Российский фонд
фундаментальных
исследований

Физический факультет
МГУ им. М.В.Ломоносова
 

13 Акустика живых систем; Биологическая акустика

 

Курьянова И.В., Потапова Р.К., Потапов В.В. «Судебная акустика в эпоху цифры (обзор экспертной практики)» Акустический журнал, 71, № 5S, с. 28 (2025)

В условиях глобальной цифровой трансформации всех сфер жизни общества проблема противодействия преступлениям, совершаемым с использованием современных технологий, в частности нейросетевого моделирования, существенно усложняется, и качественно изменяются задачи, стоящие перед судебной акустикой. Правонарушения, совершаемые посредством обработки речевого сигнала, чрезвычайно разнообразны. Общедоступность профессиональных звукозаписывающих устройств, специализированных программ по обработке речевого сигнала, свободный доступ к нейросетям приводят к постоянной модификации способов совершения противоправных действий злоумышленниками с использованием голоса. Перед современной криминалистикой, широко использующей методы судебной речевой акустики, стоят такие проблемы, как монтаж цифровой звукозаписи, фальсификация речевого сигнала в преступных целях, технология голосовых дипфейков (поддельных аудиозаписей). Разнообразие программ обработки речевого сигнала и развитие и совершенствование возможностей нейросетей привели к необходимости разработки новых алгоритмов исследования речевого сигнала для противодействия кибермошенничеству и другим преступлениям, совершаемым с применением высоких технологий на основе преобразований голоса и речи. Ключевые слова: речевая акустика, аналоговая звукозапись, цифровая звукозапись, монтаж цифровой звукозаписи, обработка речевого сигнала, нейросети, дипфейки

Акустический журнал, 71, № 5S, с. 28 (2025) | Рубрика: 13

 

Мещеряков Р.В. «Оценивание шумовой составляющей речевого сигнала» Акустический журнал, 71, № 5S, с. 28 (2025)

Развитие современных технологий в обработке и генерации речевого сигнала решает множество проблем и позволяет повысить эффективность работы с ним. Вместе с тем остаются вопросы по обработке в условиях сложных шумов. Очевидно, что элементы технологий искусственного интеллекта позволяют проводить шумоочистку и выделять необходимые признаки, однако в ряде случаев требуется оценивать сам шум (или шумоподобный сигнал). В докладе предлагается классификация шумов и подходы к их использованию для решения некоторых задач. Ключевые слова: речевой сигнал, шум, акустика речи, естественная информация, энтропия

Акустический журнал, 71, № 5S, с. 28 (2025) | Рубрики: 13 13.05