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阿拉姆語翻譯

柏克萊加州大學（UC Berkeley）兩位電腦科學家應用 AI 開辟出一種針對語音轉文字系統（speech-to-text）的進犯模式，在使用這項手藝時，非論聲音內容聽起來像什麼，輸出的文字都是進犯者想要的內容。

據了解，團隊首要是應用 Mozilla 開源的語音轉文字系統 DeepSpeech 來測試，研究人員默示，不管供給任何音頻波型，透過運用這項技術，團隊都可製造出另外一個類似度高達 99.9% 的音頻，在人耳聽不出差異的情況下，讓 DeepSpeech 辨識成團隊進展的任何字句。

轉換後的音頻能以每秒高達 50 個字元的速度進行，截至今朝為止，團隊進擊的成功率為 100%，不管是本來的音頻內容，或是需要轉換成什麼字句都沒有區分，對語音利用逐步增添的目前來講，這類情形仿佛也十分值得注意。

傳授 Nicholas Carlini、David Wagner 向 TNW 透露表現，過去在與喬治城的研究人員合作的過程當中，他們一同建構了「隱藏語音號令」來試圖攻擊手機語音辨識系統。

簡單來講，這些攻擊的目的是為了讓語音辨識系統對主體與客體的判定轉換，將隱藏在音頻中的訊息視為首要目標，反而將語音華夏先你我的聲音判斷成「隨機噪音」。

今朝團隊的進犯結果仍僅合用於 DeepSpeech，這明顯並非 Siri、Alexa或 Google Assistant 用於轉錄的程式，但研究人員認為這確切證實，對於語音辨識的「進犯」行為是可行的翻譯

Carlini 甚至認為，只要多進行一些研究，一些人乃至可以讓這個音頻對抗手藝也能在 Over-The-Air 的環境下利用。