Use Case: Erkennung von Manipulation, Synthese und Wiederverwendung von Audiomaterial

Ihre Herausforderung

Journalisten und Medienunternehmen stehen vor der Herausforderung, drei Arten von »Fälschungen« in Audiomaterial zu identifizieren:

• Manipulation: Veränderungen an bestehendem Material, wie Schnitte oder eingefügte Elemente.
• Dekontextualisierung: Inhalte aus dem ursprünglichen Kontext gerissen oder falsch dargestellt.
• Synthese: KI-generierte Deepfakes, die täuschend echt Menschen und Ereignisse nachahmen.

Zum Schutz von Vertrauen, Meinungsbildung und demokratischen Prozessen sind umfassende, gut erklärbare Analysetools erforderlich, die diese Fälschungen zuverlässig und effektiv erkennen.

Ihr Nutzen

Unsere Analysewerkzeuge erkennen Manipulationen wie Schnitte, KI-Synthese, Aufnahmespuren (wann, wie, wo aufgezeichnet) sowie Wiederverwendung von Material. Das beschleunigt und objektiviert den Verifizierungsprozess. Dabei werden auch Veränderungen erkannt, die für Menschen kaum oder gar nicht mehr wahrnehmbar sind. Unsere audiobasierten Verfahren sind sehr oft auch bei der Prüfung von Videos nützlich.

Extras

Wir entwickeln seit vielen Jahren praxisnahe Lösungen mit einer außergewöhnlich breiten Palette: von Manipulations- und Syntheseerkennung bis zu Herkunftsanalyse. Einige Verfahren sind einzigartig und kombinieren erklärbare Ansätze mittels Signalanalyse, statistischer Analyse und KI.