新的研究表明，由于我们声道的解剖结构，语音深度伪造正变得更容易被识别为真实声音的合成再现。佛罗里达大学的研究人员设计了一种模拟人类声道明显运动图像的方法(在新标签中打开)同时播放语音剪辑-真实的或虚假的。
计算机与信息科学与工程教授帕特里克·特雷纳和博士生洛根·布鲁写道，他们和他们的同事发现，由语音深度伪造引起的模拟不受“与人类相同的解剖学限制”的限制，一些声道测量具有“与吸管相同的相对直径和稠度”。
Deepfake和媒体素养问题
尽管科学家们开始通过模拟和解剖比较发现语音深度伪造，但普通人被任何深度伪造欺骗的风险——这可能导致身份盗用——仍然是一个问题。
普通人还无法使用这些工具。即使他们愿意，在直观且广泛可用的基于音频的检测工具出现之前，用户仍将难以解释这些数据。
因为普通的眼睛和耳朵很难发现deepfakes，所以专家建议尚未广为人知或可用。人们也不太愿意对他们在互联网、电话或任何与实际发生的事情之间存在一定程度脱节的媒体所看到和听到的内容进行健康批评。
“默认情况下不相信”，人们对他们看到和听到的一切不是来自可信来源的东西持怀疑态度，这是一种有用的策略。问题中的问题在于，并非每个人都会采用这种策略，因为他们不了解威胁并拒绝参与其中。
多年来，媒体素养一直是一项至关重要的技能，因为任何人都能够遇到选举虚假信息或毫无根据的阴谋论，但学校对教授它不感兴趣(在新标签中打开)，并且仍然存在弥合成年人这种技能差距的问题。
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这种技能差距就是假新闻如何扩散并嵌入我们的社会以及与我们所爱的人的关系中。出于这个原因，任何关心他们身边人的媒体素养的人都应该考虑为家庭的身份盗窃保护进行投资。
令人信服的视听deepfake的兴起再次提出了对结构化、广泛的计划来教育用户媒体素养的需求，以及将批判性思维应用于任何只有最薄的真实面纱的事物的重要性。
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