論文の概要: The VoicePrivacy 2020 Challenge: Results and findings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00648v1
- Date: Wed, 1 Sep 2021 23:40:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-04 02:52:31.934625
- Title: The VoicePrivacy 2020 Challenge: Results and findings
- Title（参考訳）: voiceprivacy 2020チャレンジの成果と調査結果
- Authors: Natalia Tomashenko, Xin Wang, Emmanuel Vincent, Jose Patino, Brij
Mohan Lal Srivastava, Paul-Gauthier No\'e, Andreas Nautsch, Nicholas Evans,
Junichi Yamagishi, Benjamin O'Brien, Ana\"is Chanclu, Jean-Fran\c{c}ois
Bonastre, Massimiliano Todisco, Mohamed Maouche
- Abstract要約: 第1回VoicePrivacy 2020 Challengeは、音声技術の匿名化ソリューションの開発に焦点を当てている。
本稿では,提案システムの解析と評価結果を用いて,課題設計の体系的概要について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.13468541150838
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents the results and analyses stemming from the first
VoicePrivacy 2020 Challenge which focuses on developing anonymization solutions
for speech technology. We provide a systematic overview of the challenge design
with an analysis of submitted systems and evaluation results. In particular, we
describe the voice anonymization task and datasets used for system development
and evaluation. Also, we present different attack models and the associated
objective and subjective evaluation metrics. We introduce two anonymization
baselines and provide a summary description of the anonymization systems
developed by the challenge participants. We report objective and subjective
evaluation results for baseline and submitted systems. In addition, we present
experimental results for alternative privacy metrics and attack models
developed as a part of the post-evaluation analysis. Finally, we summarize our
insights and observations that will influence the design of the next
VoicePrivacy challenge edition and some directions for future voice
anonymization research.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,音声技術のための匿名化ソリューションの開発に焦点を当てた第1回voiceprivacy 2020チャレンジの結果と分析について述べる。
提案システムと評価結果の分析により,課題設計の体系的な概要を述べる。
特に,システム開発と評価に使用される音声匿名化タスクとデータセットについて述べる。
また、異なる攻撃モデルと関連する客観的および主観的評価指標を提示する。
本稿では,2つの匿名化ベースラインを導入し,課題参加者による匿名化システムの概要を述べる。
ベースラインおよび提出システムにおける客観的および主観的評価結果について報告する。
さらに,評価分析の一環として開発した代替プライバシメトリクスと攻撃モデルについて実験結果を示す。
最後に,次のVoicePrivacyチャレンジ版の設計に影響を与える洞察と観察を要約し,今後の音声匿名化研究の方向性について述べる。
関連論文リスト
- Towards Personalized Evaluation of Large Language Models with An
Anonymous Crowd-Sourcing Platform [64.76104135495576]
大規模言語モデルのための匿名クラウドソーシング評価プラットフォームであるBingJianを提案する。
このプラットフォームを通じて、ユーザーは質問を提出し、パーソナライズされ、潜在的に幅広い機能でモデルをテストできる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-13T07:31:20Z) - Voice Anonymization for All -- Bias Evaluation of the Voice Privacy
Challenge Baseline System [0.48342038441006807]
本研究では,ボイスプライバシチャレンジの文脈における音声匿名化システムのバイアスについて検討する。
我々は、性別と方言に基づいて、話者サブグループ間のパフォーマンス格差を評価するために、新しいベンチマークデータセットをキュレートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-27T13:26:49Z) - The VoicePrivacy 2020 Challenge Evaluation Plan [53.14981205333593]
VoicePrivacy Challengeは、音声技術のプライバシー保護ツールの開発を促進することを目的としている。
本稿では,VoicePrivacy 2020 Challengeで選択された音声匿名化タスクを定式化し,システム開発と評価に使用するデータセットについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-14T20:05:51Z) - The VoicePrivacy 2022 Challenge Evaluation Plan [46.807999940446294]
トレーニング、開発、評価のデータセットが提供される。
参加者は開発した匿名化システムを適用する。
結果はInterSPEECH 2022と共同で開催されるワークショップで発表される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-23T15:05:18Z) - Evaluation of Summarization Systems across Gender, Age, and Race [0.0]
要約評価は保護属性に敏感であることを示す。
これはシステム開発と評価に大きく偏りを生じさせ、他のグループではなく、一部のグループを対象とするモデルを構築します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-08T21:30:20Z) - Introducing the VoicePrivacy Initiative [53.14981205333593]
VoicePrivacyイニシアチブは、音声技術のプライバシー保護ツールの開発を促進することを目的としている。
本稿では,VoicePrivacy 2020 Challengeで選択された音声匿名化タスクを定式化し,システム開発と評価に使用するデータセットについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-04T11:07:52Z) - A Revised Generative Evaluation of Visual Dialogue [80.17353102854405]
本稿では,VisDialデータセットの改訂評価手法を提案する。
モデルが生成した回答と関連する回答の集合のコンセンサスを測定する。
DenseVisDialとして改訂された評価スキームのこれらのセットとコードをリリースする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-20T13:26:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。