Por: Jesús Barrios
En la era de la transformación digital, los límites de lo posible se están redefiniendo día a día. Mientras que la democratización de la tecnología presenta innumerables beneficios, abre simultáneamente puertas a nuevas amenazas que podrían comprometer nuestra privacidad y seguridad. La clonación de voz, un hito en la inteligencia artificial, ilustra perfectamente esta dualidad y en este artículo abordamos extensivamente sus posibilidades e implicaciones en el área de la ciberseguridad.
La Promesa de la Clonación de Voz
La posibilidad de clonar con precisión la voz humana es una proeza que hasta hace poco parecía relegada al ámbito de la ciencia ficción. Hoy, aplicaciones prácticas de la clonación de voz prometen transformar nuestras interacciones cotidianas y operaciones, permitiéndonos personalizar interfaces, mejorar asistentes virtuales, o incluso rehabilitar la voz de quienes la han perdido. Imaginar un asistente personal que hable con la voz de una figura admirada o querida es solo un vislumbre de este futuro fascinante.
La Faz Oscura: Vulnerabilidades y Riesgos
Sin embargo, este ropaje de innovación no está exento de sus sombras. La clonación de voz también presenta una avenida sin precedentes para actos maliciosos. Delincuentes cibernéticos pueden utilizar voces clonadas para superar controles de seguridad basados en reconocimiento de voz, ejecutar estafas mediante suplantación de identidad, o propagar fake news con una autenticidad desconcertante.
¿Cómo funciona la clonación de Voz por IA?
1. Recopilación de Muestras de Voz
El primer paso para clonar una voz es recopilar muestras de audio del objetivo cuya voz se desea clonar. Esta colección puede variar en longitud desde unos pocos segundos hasta varias horas. Cuanto más extenso y de mayor calidad sea el audio, más precisa será la clonación de la voz. Estas muestras sirven como datos de entrenamiento para los algoritmos de aprendizaje automático.
2. Pre-procesamiento y Análisis
Una vez recopiladas, las muestras de voz se someten a un proceso de pre-procesamiento. Esto puede incluir la eliminación de ruido de fondo, la normalización del volumen y la segmentación del audio en trozos más pequeños. Luego, las muestras se analizan para identificar características únicas de la voz, como la entonación, el tono, la velocidad, la pronunciación y las pausas.
La fase de modelado es el corazón de la clonación de voz. Se utilizan tecnologías avanzadas como las Redes Neuronales Profundas (DNN) y los Modelos Ocultos de Markov (HMM) para crear un modelo matemático de la voz. Este modelo es capaz de aprender las complejidades y matices de la voz en cuestión. Las Redes Generativas Antagónicas (GAN), una clase de algoritmos de IA, también juegan un papel crucial aquí, aprendiendo a generar sonidos que son indistinguibles de las muestras de voz originales.
Utilizando el modelo entrenado, la tecnología puede entonces generar hablar con palabras y frases que el individuo objetivo nunca dijo realmente. En esta fase, se produce la síntesis de voz, donde el texto introducido por el usuario se convierte en audio que suena como la voz clonada. Este proceso involucra la conversión de texto a fonemas (sonidos del habla), que luego son ‘hablados’ por el modelo acústico.
Finalmente, el audio generado puede ser mejorado mediante post-procesamiento para eliminar artefactos, ajustar la entonación y asegurar que el timbre y el ritmo sean lo más naturales posible. El objetivo es crear un producto final que suene tan cercano como sea posible a la voz real del individuo clonado.
Dato: Un estudio de la University College London encontró que los seres humanos podemos detectar voces sintéticas o generadas con IA, solo el 73% de las veces y el número apenas mejora con entrenamiento para reconocerlas. Puede que puedas pensar ¨bueno, es un numero alto¨, pero están dejando un 27% de personas incapaces de detectarlas, lo cual, con el perfeccionamiento de la clonación de voz, es una cifra preocupante que va en ascenso.
“La tecnología ha avanzado mucho, pero para algunos delitos está empezando”
Limitaciones de la clonación de voz pre-IA
- Falta de naturalidad: Las voces clonadas con métodos pre-IA a menudo sonaban robóticas, artificiales y carecían de las sutilezas y expresiones de la voz humana.
- Precisión limitada: Era difícil capturar la variabilidad de la voz humana y las características únicas de un hablante individual.
- Recursos computacionales: Los métodos pre-IA requerían grandes cantidades de datos de entrenamiento y potencia computacional, lo que limitaba su aplicabilidad.
¿Cómo funciona la clonación de voz con IA?
1. Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
Los sistemas de clonación de voz utilizan modelos de aprendizaje automático entrenados con grandes cantidades de datos de audio para aprender las características de la voz humana. Estos modelos analizan aspectos como la tonalidad, el timbre, la entonación y la pronunciación, y luego utilizan estos patrones para generar nuevas voces que suenen lo más similares posible a la voz original.
2. Síntesis de voz a partir de texto
La IA también se utiliza para desarrollar sistemas de síntesis de voz a partir de texto, que permiten generar voz sintética a partir de cualquier texto escrito. Estos sistemas utilizan modelos de lenguaje y técnicas de aprendizaje automático para comprender el significado del texto y luego generar una voz que suene natural y coherente con el contenido.
3. Clonación de voz basada en vocoders
Los vocoders son algoritmos de procesamiento de señal que codifican y decodifican señales de audio. En la clonación de voz, los vocoders se utilizan para extraer las características de la voz de una persona a partir de una muestra de audio y luego generar una nueva voz que suene similar a la voz original. La IA puede optimizar el proceso de codificación y decodificación para mejorar la calidad de la voz clonada.
4. Adaptación a diferentes hablantes
La IA permite a los sistemas de clonación de voz adaptarse a las características vocales de diferentes hablantes. Esto significa que el sistema puede analizar la voz de una persona y generar una voz clonada que suene similar a esa persona, incluso si la muestra de audio de entrenamiento es relativamente corta o no tiene una calidad perfecta.
5. Mejora de la naturalidad y la fluidez del habla
Los investigadores en IA están trabajando constantemente para mejorar la naturalidad y la fluidez del habla generado por los sistemas de clonación de voz. Esto implica desarrollar nuevos algoritmos y técnicas que puedan capturar mejor las sutilezas de la voz humana y generar voces que suenen más como si vinieran de una persona real.
6. Reducción de la cantidad de datos de entrenamiento necesarios
Un objetivo importante en la investigación de clonación de voz es reducir la cantidad de datos de entrenamiento necesarios para crear una voz clonada de alta calidad. Esto permitiría que la tecnología sea más accesible y aplicable a una mayor variedad de casos de uso.
7. Mitigación de los riesgos éticos
La clonación de voz también presenta riesgos éticos, como la posibilidad de su uso para la suplantación de identidad, el fraude o la difusión de información falsa. La IA puede ayudar a mitigar estos riesgos mediante el desarrollo de técnicas para detectar voces clonadas y mediante la creación de marcos éticos para el desarrollo y uso de esta tecnología.
Impacto de la IA en la clonación de voz
La IA ha revolucionado la clonación de voz al introducir algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales profundas. Estos avances han permitido:
- Mayor precisión y naturalidad: Las voces clonadas con IA suenan mucho más naturales y realistas, capturando mejor las complejidades de la voz humana.
- Adaptación a diferentes hablantes: Los sistemas de IA pueden adaptarse a las características vocales de diferentes hablantes, incluso con cantidades limitadas de datos de entrenamiento.
- Generación de voces expresivas: La IA permite crear voces clonadas que transmiten emociones, tonos y estilos de habla diversos.
- Reducción de recursos computacionales: Los modelos de IA son más eficientes computacionalmente, haciendo que la clonación de voz sea más accesible y escalable.
Para clonar una voz de forma convincente hay que tener en cuenta dos aspectos básicos que hacen que una voz humana suene de una forma determinada. Hay muchos más aspectos dentro de la voz humana, pero la tecnología se centra en dos elementos básicos que son los que hacen que tu voz «suene a ti».
- Timbre: se refiere a las características distintivas y únicas que identifican y diferencian una voz individual de otra. Es la «firma sonora» que hace que una voz sea reconocible. El timbre de voz está relacionado con la forma en que las cuerdas vocales, la cavidad oral y otros elementos anatómicos interactúan para producir sonido. Cada persona tiene un timbre de voz único, lo que significa que nuestras voces son tan individuales como nuestras huellas dactilares. Las voces clonadas se han centrado principalmente en el timbre.
- Prosodia: hace referencia a la forma en que la persona habla: sus variaciones de ritmo al hablar, la entonación, el énfasis, coletillas y otros elementos que dan forma al significado emocional y contextual. En otras palabras, es la manera en que las palabras son habladas, más que lo que se dice en sí.
Casos reales de clonación de voz
- Un periodista de VICE logró hackear el sistema biométrico de voz de un banco británico utilizando una réplica digital de su voz para entrar en la cuenta. La creó él mismo con un sintetizador de voz gratuito disponible en línea de ElevenLabs, una startup de 20 empleados fundada el año pasado que desarrolla software de clonación y síntesis de voz con IA.
- ElevenLabs saltó a los titulares cuando miembros de 4chan usaron su herramienta para producir audios en los que las voces clonadas de famosos como Emma Watson, Ben Shapiro o Joe Rogan pronunciaban textos racistas, nazis y homófobos, que nunca habían dicho.
- McAfee realizo un estudio global donde descubrió que, de las 7.000 personas encuestadas, una de cada cuatro, dijo que había experimentado una estafa de clonación de voz con IA o conocía a alguien que lo había hecho. Según dicha encuesta, el 70% de las personas expresaron no estar seguros al intentar distinguir entre una voz clonada y una voz real. De las personas que reportaron haber perdido dinero, el 36% dijo que perdió entre 500 y 3.000 dólares, mientras que el 7% perdió sumas de entre 5.000 y 15.000 dólares.
¿Qué estrategias de defensa podemos tomar?
Para enfrentar estas amenazas, se requiere un enfoque multifacético que involucre tanto la adopción de nuevas tecnologías de seguridad como un cambio en el comportamiento de los usuarios:
- Autenticación Multifactor (AMF): Implementar AMF puede proporcionar una capa adicional de seguridad, asegurando que el acceso a los sistemas no se conceda basándose únicamente en el reconocimiento de voz.
- Tecnología de Detección de Spoofing: Existente como contramedida hacia la suplantación de identidad, esta tecnología analiza las características únicas de las voces humanas para detectar diferencias sutiles que podrían no ser perceptibles para el oído humano, ayudando así a diferenciar entre el original y la clonación.
- Educación y Entrenamiento: La formación continua sobre las amenazas emergentes y cómo reconocer intentos de fraude es clave para preparar tanto a empleados como a individuos para ser menos susceptibles a ataques.
Una mirada hacia el Futuro
La adopción de tecnología de clonación de voz continúa creciendo, presentando tanto oportunidades como riesgos. La innovación en la seguridad de información debe evolucionar en paralelo a la innovación tecnológica para proteger contra las amenazas emergentes. Solo a través de un esfuerzo colaborativo entre desarrolladores, gobiernos, empresas y consumidores podemos esperar navegar con seguridad este nuevo paisaje digital.
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Referencias Consultadas
