論文の概要: Differentially Private Speaker Anonymization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11823v1
• Date: Wed, 23 Feb 2022 23:20:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-26 07:06:16.473850
• Title: Differentially Private Speaker Anonymization
• Title（参考訳）: 個人話者の匿名化
• Authors: Ali Shahin Shamsabadi, Brij Mohan Lal Srivastava, Aur\'elien Bellet, Nathalie Vauquier, Emmanuel Vincent, Mohamed Maouche, Marc Tommasi, Nicolas Papernot
• Abstract要約: 実世界の発話を共有することが、音声ベースのサービスのトレーニングと展開の鍵となる。 話者匿名化は、言語的および韻律的属性をそのまま残しながら、発話から話者情報を除去することを目的としている。 言語的属性と韻律的属性は依然として話者情報を含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.90119821614047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sharing real-world speech utterances is key to the training and deployment of voice-based services. However, it also raises privacy risks as speech contains a wealth of personal data. Speaker anonymization aims to remove speaker information from a speech utterance while leaving its linguistic and prosodic attributes intact. State-of-the-art techniques operate by disentangling the speaker information (represented via a speaker embedding) from these attributes and re-synthesizing speech based on the speaker embedding of another speaker. Prior research in the privacy community has shown that anonymization often provides brittle privacy protection, even less so any provable guarantee. In this work, we show that disentanglement is indeed not perfect: linguistic and prosodic attributes still contain speaker information. We remove speaker information from these attributes by introducing differentially private feature extractors based on an autoencoder and an automatic speech recognizer, respectively, trained using noise layers. We plug these extractors in the state-of-the-art anonymization pipeline and generate, for the first time, differentially private utterances with a provable upper bound on the speaker information they contain. We evaluate empirically the privacy and utility resulting from our differentially private speaker anonymization approach on the LibriSpeech data set. Experimental results show that the generated utterances retain very high utility for automatic speech recognition training and inference, while being much better protected against strong adversaries who leverage the full knowledge of the anonymization process to try to infer the speaker identity.
• Abstract（参考訳）: 実際の発話を共有することが、音声ベースのサービスのトレーニングと展開の鍵となる。 しかし、スピーチには個人情報が豊富にあるため、プライバシーのリスクも高まる。 話者匿名化は、言語的および韻律的属性をそのまま残しながら、発話から話者情報を除去することを目的としている。 最先端技術は、これらの属性から話者情報(話者埋め込みを介して表現される)を分離し、他の話者の埋め込みに基づく音声を再合成することによって機能する。 プライバシコミュニティの以前の調査では、匿名化はしばしば脆弱なプライバシ保護を提供するが、証明可能な保証は少なかった。 言語的・韻律的属性は依然として話者情報を含んでいる。 ノイズ層を用いて訓練したオートエンコーダと自動音声認識器に基づいて,各特徴抽出器を差分的に導入することにより,これらの属性から話者情報を除去する。 我々は,これらの抽出器を最先端の匿名化パイプラインに挿入し,その話者情報に証明可能な上限を持つ差分プライベート発話を初めて生成する。 我々は,LibriSpeechデータセットに対する個人話者匿名化手法によるプライバシーと利便性を実証的に評価した。 実験結果から, 話者識別を推測するために, 匿名化プロセスの知識を最大限に活用する強力な敵に対して, 音声認識訓練や推論において, 発話が極めて有効であることが確認された。

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