Resemble AI hat sein Deepfake-Audioerkennungsmodell der nächsten Generation, Detect-2B, mit einer Genauigkeit von 94 % und der Fähigkeit, Audio in mehr als 30 Sprachen in 200 Millisekunden zu erkennen, auf den Markt gebracht. Detect-2B verwendet eine Reihe vorab trainierter Untermodelle und Feinabstimmungstechnologien, um einzigartige „zu saubere“ Merkmale in KI-generiertem Audio zu identifizieren, wodurch Deep Fake Audio effizient und genau identifiziert und KI-Audiobetrug effektiv bekämpft wird. Die Architektur des Modells basiert auf Mamba-SSM, das die Vorteile eines schnellen Trainings und eines geringen Ressourceneinsatzes bietet und in mehreren Sprachen und unbekannten Sprechern mit hervorragender Leistung getestet wurde. Detect-2B wird über eine API zur einfachen Integration in verschiedene Anwendungen verfügbar sein.
Der vom Voice-Cloning-Unternehmen Resemble AI veröffentlichte Detect-2B markiert einen bedeutenden Fortschritt in der Deepfake-Erkennungstechnologie. Seine hohe Genauigkeit, die Unterstützung mehrerer Sprachen und die effiziente Erkennungsgeschwindigkeit stellen ein leistungsstarkes Werkzeug zur Bekämpfung von KI-Audiobetrug dar. Man geht davon aus, dass Modelle wie Detect-2B angesichts der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie in Zukunft eine immer wichtigere Rolle bei der Aufrechterhaltung der Netzwerksicherheit und der Informationsauthentizität spielen werden.