論文の概要: Voice Privacy with Smart Digital Assistants in Educational Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11038v1
• Date: Wed, 24 Mar 2021 19:58:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 23:35:27.444149
• Title: Voice Privacy with Smart Digital Assistants in Educational Settings
• Title（参考訳）: 教育環境におけるスマートデジタルアシスタントによる音声プライバシー
• Authors: Mohammad Niknazar and Aditya Vempaty and Ravi Kokku
• Abstract要約: ソースにおける音声プライバシーのための実用的で効率的なフレームワークを設計・評価する。 このアプローチでは、話者識別(SID)と音声変換法を組み合わせて、音声を記録するデバイス上でユーザのアイデンティティをランダムに偽装する。 我々は、単語誤り率の観点から変換のASR性能を評価し、入力音声の内容を保存する上で、このフレームワークの約束を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8369974607582578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The emergence of voice-assistant devices ushers in delightful user experiences not just on the smart home front, but also in diverse educational environments from classrooms to personalized-learning/tutoring. However, the use of voice as an interaction modality also could result in exposure of user's identity, and hinders the broader adoption of voice interfaces; this is especially important in environments where children are present and their voice privacy needs to be protected. To this end, building on state-of-the-art techniques proposed in the literature, we design and evaluate a practical and efficient framework for voice privacy at the source. The approach combines speaker identification (SID) and speech conversion methods to randomly disguise the identity of users right on the device that records the speech, while ensuring that the transformed utterances of users can still be successfully transcribed by Automatic Speech Recognition (ASR) solutions. We evaluate the ASR performance of the conversion in terms of word error rate and show the promise of this framework in preserving the content of the input speech.
• Abstract（参考訳）: 音声アシスタントデバイスの出現は、スマートホームだけでなく、教室からパーソナライズ・ラーニング/学習まで多様な教育環境において、楽しいユーザー体験をもたらす。 しかし、対話モダリティとしての音声の使用は、ユーザのアイデンティティが露出し、音声インターフェースの広範な採用を妨げる可能性もあり、これは特に子供のいる環境や声のプライバシーを保護する必要がある環境において重要である。 この目的のために,文献に提案されている最先端技術に基づいて,音源における音声プライバシーの実用的かつ効率的な枠組みを設計・評価する。 このアプローチは、話者識別(SID)と音声変換法を組み合わせて、音声を記録するデバイス上で、ユーザのアイデンティティをランダムに偽装すると同時に、変換されたユーザの発話が、自動音声認識(ASR)ソリューションによって転写されることを保証する。 我々は、単語誤り率の観点から変換のASR性能を評価し、入力音声の内容を保存する上で、このフレームワークの約束を示す。

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