বর্তমান প্রযুক্তির যুগে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) আমাদের জীবনের প্রতিটি ক্ষেত্রে প্রভাব ফেলছে। যেমন সুবিধা, তেমনি এর অপব্যবহারও উদ্বেগজনক হারে বাড়ছে। একটি বড় সমস্যা হলো ডিপফেইক ভয়েস বা ভুয়া কণ্ঠ। এ ধরনের প্রযুক্তির মাধ্যমে বাস্তব ব্যক্তির কণ্ঠ নকল করে ভুয়া ফোন কল, ভয়েস কমান্ড, বা ডিজিটাল প্রতারণা চালানো যায়। তবে সুখবর হলো, AI দিয়েই এই ভুয়া কণ্ঠ চেনা সম্ভব। এই ব্লগে আমরা জানব, কিভাবে AI ব্যবহার করে ভুয়া কণ্ঠ শনাক্ত করা যায় এবং কী কী প্রযুক্তি ও কৌশল এই কাজে ব্যবহৃত হয়।

ভুয়া কণ্ঠ (Deepfake Voice) কী?

ভুয়া কণ্ঠ হচ্ছে এমন একটি প্রযুক্তি যেখানে কৃত্রিমভাবে তৈরি করা ভয়েস রেকর্ডিংকে বাস্তব মনে হয়। এই কণ্ঠ সাধারণত কোনো নির্দিষ্ট ব্যক্তির মতো শোনায়, যা Text-to-Speech (TTS) বা Voice Cloning এর মাধ্যমে তৈরি হয়। কেউ যদি কারো কণ্ঠ অনুকরণ করে বলার মতো কিছু তৈরি করে, তাহলে সেটি ভুয়া কণ্ঠ হিসেবে বিবেচিত হয়। এই ভুয়া কণ্ঠ ব্যবহারের মাধ্যমে অপরাধীরা প্রতারণা, মানহানি, এমনকি আর্থিক জালিয়াতির মতো অপরাধ করতে পারে।

এআই দিয়ে ভুয়া কণ্ঠ চেনার মূল চ্যালেঞ্জ: 

ভুয়া কণ্ঠ শনাক্ত করাটা কঠিন, কারণ:

• ভুয়া কণ্ঠ দিনে দিনে আরও নিখুঁত হচ্ছে।

• সাধারণ মানুষ সহজে এই পার্থক্য ধরতে পারে না।

• অনেক সময় আসল ও নকল কণ্ঠের মাঝে খুব সূক্ষ্ম পার্থক্য থাকে।

এই চ্যালেঞ্জ মোকাবিলা করতে AI ভিত্তিক ভয়েস অ্যানালাইসিস টুলস প্রয়োজন হয়।

ভুয়া কণ্ঠ শনাক্তে ব্যবহৃত এআই কৌশল

AI দিয়ে ভুয়া কণ্ঠ চেনার জন্য নিচের কিছু গুরুত্বপূর্ণ কৌশল ব্যবহার করা হয়:

১. স্পেকট্রোগ্রাম বিশ্লেষণ (Spectrogram Analysis)

স্পেকট্রোগ্রাম হলো অডিওর একটি ভিজ্যুয়াল রিপ্রেজেন্টেশন। এতে শব্দের ফ্রিকোয়েন্সি ও সময়ভিত্তিক পরিবর্তন দেখা যায়।

AI মডেল স্পেকট্রোগ্রামে দেখা যায় এমন অস্বাভাবিকতা বিশ্লেষণ করে বলে দিতে পারে যে কণ্ঠটি আসল নাকি নকল। ভুয়া কণ্ঠ সাধারণত কিছু অপ্রাকৃত শব্দ তরঙ্গ তৈরি করে, যেটা AI শনাক্ত করতে পারে।

২. মেল-ফ্রিকোয়েন্সি সেপট্রাল কো-অফিশিয়েন্টস (MFCC)

MFCC হলো একটি জনপ্রিয় অডিও ফিচার এক্সট্রাকশন পদ্ধতি। এটি মানুষের কানের অনুকরণে অডিওর ফিচার বিশ্লেষণ করে।

AI এই ডেটা ব্যবহার করে দেখতে পারে যে কোনো অডিও মানুষের কণ্ঠের প্রাকৃতিক বৈশিষ্ট্য অনুসরণ করছে কিনা। MFCC-এর মাধ্যমে স্পষ্ট করা যায় যে, অডিওটি সিন্থেটিক কি না।

৩. গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN) বা কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN)

এগুলো এমন AI মডেল, যেগুলো বিভিন্ন স্তরে অডিও বিশ্লেষণ করে। CNN বা RNN (Recurrent Neural Network) টাইপের মডেলগুলো ভুয়া কণ্ঠের ধরণ শিখে ফেলতে পারে এবং পরবর্তীতে সেগুলো চিহ্নিত করতে পারে।

৪. ভয়েস প্রিন্ট মিলানো (Voiceprint Matching)

যে কোনো ব্যক্তির কণ্ঠের একটি বায়োমেট্রিক সিগনেচার বা ‘ভয়েস প্রিন্ট’ থাকে। AI এটি সংরক্ষণ করে রাখে এবং নতুন অডিওর সাথে মিলিয়ে দেখে। যদি অডিওটি কৃত্রিম হয়, তাহলে ভয়েস প্রিন্টের সাথে মিল খুঁজে পাওয়া যায় না।

৫. ফর্ম্যান্ট বিশ্লেষণ (Formant Analysis)

ফর্ম্যান্ট হচ্ছে কণ্ঠস্বরের একধরনের রেজোন্যান্স বা অনুরণন। AI দিয়ে ফর্ম্যান্ট প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করলে বোঝা যায়, কণ্ঠটি প্রাকৃতিকভাবে গলা দিয়ে উচ্চারিত হয়েছে নাকি কৃত্রিমভাবে তৈরি।

গুরুত্বপূর্ণ টুলস ও প্ল্যাটফর্ম:

নিচের কিছু AI টুল ভুয়া কণ্ঠ চেনার জন্য ব্যবহৃত হয়:

• Resemble Detect: ভয়েস ক্লোনিং শনাক্ত করতে সক্ষম।

• DeFake: Google ও MIT-এর গবেষণায় ব্যবহৃত একটি ফ্রেমওয়ার্ক।

• ASVSpoof Challenge: আন্তর্জাতিক গবেষণা প্রতিযোগিতা, যা ভুয়া কণ্ঠ শনাক্তকরণে নতুন পদ্ধতি উদ্ভাবনে সহায়তা করে।

ব্যবহারিক প্রয়োগ:

• ব্যাংকিং ও ফিনান্স: ভয়েস-ভিত্তিক অথেন্টিকেশন ব্যবস্থায় ভুয়া কণ্ঠ শনাক্ত করে প্রতারণা ঠেকাতে।

• ফরেনসিক বিশ্লেষণ: অপরাধ তদন্তে সন্দেহভাজন অডিও বিশ্লেষণ।

• সাইবার সিকিউরিটি: ভয়েস-ফিশিং বা ‘vishing’ প্রতিরোধে।

ভবিষ্যতের চ্যালেঞ্জ ও করণীয়:

AI যত উন্নত হচ্ছে, ততই ভয়েস ক্লোনিংও উন্নত হচ্ছে। ভবিষ্যতে এই চ্যালেঞ্জ মোকাবিলায় প্রয়োজন:

• আরও উন্নত ডেটাসেট ও ট্রেনিং মডেল

• গ্লোবাল ভয়েস অথেন্টিকেশন স্ট্যান্ডার্ড

• আইনগত কাঠামো ও সচেতনতা বৃদ্ধি

পরিষেষেঃ

ভুয়া কণ্ঠ এখন আর কল্পনা নয়, বাস্তব সমস্যা। তবে AI-এর যথাযথ ব্যবহার আমাদের এই সমস্যা থেকে রক্ষা করতে পারে। উন্নত অডিও অ্যানালাইসিস, মেশিন লার্নিং মডেল, এবং নির্ভরযোগ্য ভয়েস প্রিন্টিং প্রযুক্তি আমাদের সামনে একটি নিরাপদ ভবিষ্যতের দরজা খুলে দিতে পারে।

ভবিষ্যতে যারা এই প্রযুক্তির সাথে কাজ করবেন, তাদের উচিত হবে শুধু প্রযুক্তি তৈরি করা নয়—তার সুরক্ষাও নিশ্চিত করা। আর আমাদের সকলের দায়িত্ব হলো সচেতন থাকা, যাতে ভুয়া কণ্ঠ আমাদের ফাঁকি দিতে না পারে।