論文の概要: Privacy-Preserving Speech Representation Learning using Vector Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09518v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 14:01:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-27 05:13:10.229356
• Title: Privacy-Preserving Speech Representation Learning using Vector Quantization
• Title（参考訳）: ベクトル量子化を用いたプライバシー保護音声表現学習
• Authors: Pierre Champion (MULTISPEECH), Denis Jouvet (MULTISPEECH), Anthony Larcher (LIUM)
• Abstract要約: 音声信号には、プライバシー上の懸念を引き起こす話者のアイデンティティなど、多くの機密情報が含まれている。 本稿では,音声認識性能を保ちながら匿名表現を実現することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the popularity of virtual assistants (e.g., Siri, Alexa), the use of speech recognition is now becoming more and more widespread.However, speech signals contain a lot of sensitive information, such as the speaker's identity, which raises privacy concerns.The presented experiments show that the representations extracted by the deep layers of speech recognition networks contain speaker information.This paper aims to produce an anonymous representation while preserving speech recognition performance.To this end, we propose to use vector quantization to constrain the representation space and induce the network to suppress the speaker identity.The choice of the quantization dictionary size allows to configure the trade-off between utility (speech recognition) and privacy (speaker identity concealment).
• Abstract（参考訳）: With the popularity of virtual assistants (e.g., Siri, Alexa), the use of speech recognition is now becoming more and more widespread.However, speech signals contain a lot of sensitive information, such as the speaker's identity, which raises privacy concerns.The presented experiments show that the representations extracted by the deep layers of speech recognition networks contain speaker information.This paper aims to produce an anonymous representation while preserving speech recognition performance.To this end, we propose to use vector quantization to constrain the representation space and induce the network to suppress the speaker identity.The choice of the quantization dictionary size allows to configure the trade-off between utility (speech recognition) and privacy (speaker identity concealment).

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