窃听应用程序会将您的智能手机变成虚拟PA

2017-10-09 01:01:35

哈尔霍德森听(图片来源:安德鲁凯利/路透社)你的手机正在听你的声音在智能手机背景下运行的程序可以消化并理解周围世界的声音它收集的信息可以告知下一代虚拟助手它还可以使搜索引擎更有用神经网络 - 模拟大脑复杂性的计算机模型 - 主导着我们的在线生活:例如,谷歌翻译可以将英文文本鞭打成俄文,而Facebook的DeepFace可以从数百万中挑选出一张脸现在,电力正在脱机位于新泽西州Murray Hill的贝尔实验室的Nic Lane及其同事建立了一个名为DeepEar的监听神经网络,它可以在没有连接到互联网的情况下在手机上运行连续音频感应的想法并不新鲜,但到目前为止,算法在嘈杂的环境中效果不佳他们也太耗电了 Lane的系统使用大约6%的智能手机电池进行一整天的收听 DeepEar通过训练神经网络来监听和识别不同类型的听觉场景,识别人类说话者,识别情绪和检测压力例如,在一个繁忙的火车站的轰鸣声中,DeepEar可能能够听到下一班列车通过PA系统宣布的时间,以及他们与一个缓慢的售票员争论的主人声音中的情绪该信息可以帮助软件助理学习提醒电话用户在将来有足够的时间到达这个特定的电台华盛顿州微软研究院的Dimitrios Lymberopoulos表示:“该系统经过培训,能够识别个人发言人,识别情绪并发现压力”“这意味着一个非常敏感的虚拟助手能够理解你和你的环境并立即回应你” “这种体验可以使虚拟助手变得更有用”与主要的商业神经网络不同,DeepEar不依赖于通过互联网连接访问的强大计算机来完成繁重的工作相反,它仅使用智能手机中的处理器这样可以节省电池寿命,并将用户的个人信息保存在自己的设备上而不是云端离线神经网络所针对的不仅仅是音频今年早些时候,Lane及其同事构建了一个原型设备,旨在从可穿戴传感器中捕获高分辨率的生活方式数据穿在翻领上的系统可以通过与FitBits等传感器的交互来推断出这个人在做什么它还听取了佩戴者的声音,以发现压力等问题 Lymberopoulos说,赋予移动设备持续分析数据的能力使他们能够了解某人所处的环境,并相应地调整他们的界面 “由于移动设备的无处不在以及神经网络的稳健性和准确性,我们可以使用这些系统来了解物理世界并实时索引它,”Lymberopoulos说他还设想将像DeepEar这样的神经网络的发现添加到搜索引擎中,让我们通过氛围搜索咖啡馆 “现在,没有搜索引擎可以理解'拥挤的酒吧'或'酒吧播放嘈杂的流行音乐'是什么通过这种类型的声音分类,我们可以做到这一点,