Pemblokiran Konten Porno Melalui Sistem Analisis Suara

Sistem analisis gambar sudah digunakan untuk memblokir konten pornografi sebelum berhasil dimainkan di monitor komputer. Sayangnya, kesalahan analisis mudah terjadi khususnya di gambar-gambar yang menampilkan bagian tubuh yang berwarna kulit. Sebagai contoh foto close-up yang sering kali disalahartikan sebagai pornografi. Padahal, hanya bagian kulit wajah saja yang tampak di gambar tersebut, bukan bagian lainnya yang tidak senonoh untuk ditampilkan. Lalu, metode apa yang lebih jitu dalam menangani pemblokiran konten pornografi, khususnya yang dalam bentuk video?

Menurut Myung Jong Kim dan Hoirin Kim, teknisi elektrikal dari Korea Advanced Institute of Science and Technology, penggunaan sistem analisis audio adalah jawabannya. Kedua teknisi ini menggunakan sebuah teknik pemprosesan sinyal bernama Radon transform untuk menciptakan spectrogram dari berbagai klip audio yang bervariatif. Melalui teknik ini, mereka menemukan bahwa suara dalam video porno biasanya memiliki nada yang tinggi, cepat berubah, dan terus diulang-ulang. Mereka memilah hasil analisis audio ke dalam dua kelompok, suara porno dan suara non-porno yang di antaranya termasuk musik, film, berita, dan olahraga.

Setelah melalui fase percobaan, sistem analisis audio ini berhasil memilah konten pornografi dengan tingkat akurasi sebesar 93%. Tujuh persen video lainnya mengandung suara-suara, seperti musik latar dan gelak tawa penonton dalam film komedi, yang berhasil mengelabui sistem tersebut. Richard Harvey dari University of East Anglia, Inggris, mengatakan bahwa untuk mencapai tingkat akurasi yang lebih sempurna, sistem analisis audio ini akan bekerja lebih baik jika disandingkan dengan sistem analisis gambar.

Source: NewScientist