論文の概要: Improving speaker de-identification with functional data analysis of f0 trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16738v1
• Date: Thu, 31 Mar 2022 01:34:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-01 16:18:06.682146
• Title: Improving speaker de-identification with functional data analysis of f0 trajectories
• Title（参考訳）: f0軌道の関数データ解析による話者識別の改善
• Authors: Lauri Tavi, Tomi Kinnunen, Rosa Gonz\'alez Hautam\"aki
• Abstract要約: フォーマント修正は、訓練データを必要としない話者識別のための、シンプルで効果的な方法である。 本研究は, 簡易な定式化シフトに加えて, 関数データ解析に基づくf0トラジェクトリを操作する新しい話者識別手法を提案する。 提案手法は,音素的に制御可能なピッチ特性を最適に識別し,フォルマントに基づく話者識別を最大25%改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.809893662563926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Due to a constantly increasing amount of speech data that is stored in different types of databases, voice privacy has become a major concern. To respond to such concern, speech researchers have developed various methods for speaker de-identification. The state-of-the-art solutions utilize deep learning solutions which can be effective but might be unavailable or impractical to apply for, for example, under-resourced languages. Formant modification is a simpler, yet effective method for speaker de-identification which requires no training data. Still, remaining intonational patterns in formant-anonymized speech may contain speaker-dependent cues. This study introduces a novel speaker de-identification method, which, in addition to simple formant shifts, manipulates f0 trajectories based on functional data analysis. The proposed speaker de-identification method will conceal plausibly identifying pitch characteristics in a phonetically controllable manner and improve formant-based speaker de-identification up to 25%.
• Abstract（参考訳）: 異なる種類のデータベースに格納される音声データが絶えず増加するため、音声のプライバシーが大きな関心事となっている。 このような懸念に応えるため、音声研究者は話者識別のための様々な方法を開発した。 最先端のソリューションは、ディープラーニングのソリューションを利用しており、効果的だが、例えばリソース不足の言語に適用できない、あるいは実用的ではないかもしれない。 フォーマント修正は、訓練データを必要としない話者識別のためのシンプルで効果的な方法である。 それでも、フォルマント匿名化音声における内国的パターンは話者依存の手がかりを含む可能性がある。 本研究は, 簡易な定式化シフトに加えて, 関数データ解析に基づくf0トラジェクトリを操作する新しい話者識別手法を提案する。 提案手法は,音素的に制御可能なピッチ特性を最適に識別し,フォーマントに基づく話者識別を最大25%改善する。

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