为了在不损害隐私的情况下实现音讯感测，美国卡内基美隆大学的研究人员开发了一种名为「剪纸」（Kirigami）的装置端过滤器，可以在音讯感测器收集到人类语音片段後，於用於活动辨识之前将其检测并删除。

这项技术可以安装在各种带有麦克风的感测器上，在数据离开感测器之前过滤语音，从而保护人们的隐私。

许多现有的音讯感测隐私保护技术都涉及改变或转换数据，例如排除音频频谱中的某些频率，或训练电脑忽略人类语音。但目前智慧音箱等装置会优先考虑实用性而非隐私的设备，实际上可以窃听人们说的一切。

而研究人员设计出一个轻量级的过滤器，即使在最小、最便宜的微控制器上也能运行。该过滤器可以识别并移除可能的语音内容，这样敏感数据就不会离开设备。

该过滤器的工作原理是一个简单的二元分类器，判断音讯中是否存在语音。研究团队透过实证分析基於深度学习的自动语音辨识模型泄漏的语音内容辨识率来设计该过滤器。

「剪纸」还可以透过可配置的??值来平衡其积极移除可能语音内容的程度。使用较高的??值时，过滤器优先移除语音，但也可能剪掉一些对其他应用程式有用的非语音音讯。使用较低的??值时，过滤器允许更多环境和活动声音通过，以提高应用程式的价值，但也增加了某些语音相关内容通过感测器的风险。

研究人员目前正在探索活动感测的许多有用应用。例如使用音讯感测来提醒失智症患者日常任务、监测患有注意力缺陷过动症的儿童的行为异常，以及评估学生的??郁症迹象。