Абсолютное большинство умных колонок работают сходным образом: в режиме ожидания они постоянно анализируют звук с микрофона и ищут в нем активационную фразу, такую как «Alexa» или «OK Google». При этом их разработчики утверждают, что в этом режиме алгоритмы работают только на самом устройстве и не отсылают записываемый звук на сервера производителя голосового ассистента до тех пор, пока не услышат искомую фразу. Однако, поскольку на большинстве умных колонок работают проприетарные алгоритмы, проверить, действительно ли устройство работает таким образом, сложно.
Дабы пользователи умных колонок могли спать спокойно не опасаться, что их подслушивают, датские инженеры разработали специальное устройство и программное обеспечение с открытым кодом — решение «оглушает» умную колонку до тех пор, пока к ней не обратятся, и тем самым гарантирует, что разговоры пользователя не записываются голосовым помощником без его ведома.
Как сообщается, устройство представляет собой насадку на умную колонку, печатаемую на 3D-принтере. Внутри нее располагаются одноплатный компьютер Raspberry Pi, блок с двумя микрофонами и два динамика. Перед началом работы пользователь задает свою активационную фразу (абсолютно любую; вне зависимости от того, о каком голосовом помощнике идет речь), произнося ее несколько раз. В это время устройство записывает образцы голоса и обучает на них нейросетевой алгоритм для распознавания речи.
Во время работы насадка постоянно воспроизводит тихий белый шум, но поскольку ее динамики расположены непосредственно около микрофонов умной колонки, этого достаточно, чтобы «оглушить» ее. Одновременно с этим устройство слушает речь пользователя в поисках активационной фразы. После того, как насадка ее распознала, динамики прекращают воспроизводить шум и тихо произносят оригинальную активационную фразу колонки, к примеру, «OK Google», после чего пользователь может свободно общаться с голосовым ассистентом.
Разработчики опубликовали подробные инструкции по сборке и настройке, а также 3D-модели для печати на сайте Instructables. Исходный код ПО доступен на GitHub.
Источник: N+1