Filtrarán videos porno por el sonido

No hace falta mucha imaginación para adivinar como suena un video porno. Por ello un equipo se ha tomado la tarea de crear un filtro en base al sonido.
Los sistemas automáticos de análisis de imágenes se utilizan para coger la pornografía no deseada antes de que llegue al monitor de una computadora. Pero a menudo tiene problemas para distinguir entre imágenes indecentes o imágenes inocuas, como una persona en traje de baño o una cara en primer plano.
Analizar el audio de un grito o quejido sexual podría resolver el problema, o al menos eso dicen los ingenieros eléctricos MyungJong Kim y Kim Hoirin del Instituto Superior Coreano de Ciencia y Tecnología en Daejeon, Corea del Sur.
La pareja utilizó una técnica de procesamiento de señales llamada Radon transform para crear espectrogramas de una variedad de clips de audio, cada uno de sólo medio segundo de duración.
Ellos encontraron que las señales del habla son normalmente de tono bajo y cuenta con una amplia gama de campos, ambos varían gradualmente con el tiempo. Por el contrario, los sonidos pornográficos suelen ser más elevados de tono, cambian rápidamente y se repiten periódicamente.
Estas características permiten distinguir estos contenidos. Los investigadores utilizaron un modelo estadístico de clasificación de los sonidos como pornográficos o no pornográficos, de acuerdo a sus características espectrales, y lo probaron con vídeos en línea. Los clips de audio no sexuales incluyeron música, películas, noticias y deporte.
El modelo superó a otras técnicas de audio basadas en identificar correctamente el 93% del contenido pornográfico en los clips de prueba.
“Es muy ingenioso”, dice Richard Harvey, un científico de la Universidad de East Anglia en Norwich, Reino Unido, que trabajó anteriormente en la detección de la pornografía basada en imágenes. Pero los métodos basados ​​en imágenes no son muy precisos, dice, y sólo requieren de un solo cuadro, mientras que el rendimiento del método para analizar las necesidades de audio en video es de mayor duración.
Se espera que este filtro sea perfeccionado con el tiempo. Ya que las pruebas no han sido del todo satisfactorias. Falta mucho camino por recorrer.
Fuente: Newscientist