論文の概要: The VoicePrivacy 2022 Challenge Evaluation Plan

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12468v1
• Date: Wed, 23 Mar 2022 15:05:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 20:52:27.505278
• Title: The VoicePrivacy 2022 Challenge Evaluation Plan
• Title（参考訳）: voiceprivacy 2022 課題評価計画
• Authors: Natalia Tomashenko, Xin Wang, Xiaoxiao Miao, Hubert Nourtel, Pierre Champion, Massimiliano Todisco, Emmanuel Vincent, Nicholas Evans, Junichi Yamagishi, Jean Fran\c{c}ois Bonastre
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.807999940446294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For new participants - Executive summary: (1) The task is to develop a voice anonymization system for speech data which conceals the speaker's voice identity while protecting linguistic content, paralinguistic attributes, intelligibility and naturalness. (2) Training, development and evaluation datasets are provided in addition to 3 different baseline anonymization systems, evaluation scripts, and metrics. Participants apply their developed anonymization systems, run evaluation scripts and submit objective evaluation results and anonymized speech data to the organizers. (3) Results will be presented at a workshop held in conjunction with INTERSPEECH 2022 to which all participants are invited to present their challenge systems and to submit additional workshop papers. For readers familiar with the VoicePrivacy Challenge - Changes w.r.t. 2020: (1) A stronger, semi-informed attack model in the form of an automatic speaker verification (ASV) system trained on anonymized (per-utterance) speech data. (2) Complementary metrics comprising the equal error rate (EER) as a privacy metric, the word error rate (WER) as a primary utility metric, and the pitch correlation and gain of voice distinctiveness as secondary utility metrics. (3) A new ranking policy based upon a set of minimum target privacy requirements.
• Abstract（参考訳）: 新しい参加者のために:(1)課題は、言語的内容、パラ言語的属性、知性、自然性を保護しつつ、話者の声のアイデンティティを隠蔽する音声データの音声匿名化システムを開発することである。 2)3種類のベースライン匿名化システム,評価スクリプト,メトリクスに加えて,トレーニング,開発,評価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し、評価スクリプトを実行し、客観的評価結果と匿名化された音声データを主催者に提出する。 3)すべての参加者がチャレンジシステムを提示し,追加のワークショップ論文を提出するために招待される,interspeech 2022と共同で実施するワークショップで結果が提示される。 voiceprivacy challenge - change w.r.t. 2020: (1) anonymized (per-utterance) speech dataでトレーニングされたautomated speaker verification (asv)システムという形式で、より強く、セミインフォームされた攻撃モデルを変更する。 2)プライバシメトリクスとしてのeer(equal error rate)、一次ユーティリティメトリクスとしてのwer(word error rate)、二次ユーティリティメトリクスとしての音声識別性のピッチ相関とゲインを含む補完指標。 3) 最小限のターゲットプライバシ要件に基づく新たなランキングポリシ。

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