論文の概要: Generating gender-ambiguous voices for privacy-preserving speech
recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01052v1
- Date: Sun, 3 Jul 2022 14:23:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-06 09:28:55.353379
- Title: Generating gender-ambiguous voices for privacy-preserving speech
recognition
- Title（参考訳）: プライバシー保護音声認識のための性別あいまい音声の生成
- Authors: Dimitrios Stoidis and Andrea Cavallaro
- Abstract要約: 我々は、話者の性別やアイデンティティを隠蔽する音声を合成する生成的敵ネットワークGenGANを提案する。
我々は、性別情報のみにジェネレータを条件とし、信号歪みとプライバシ保護の間の敵対的損失を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.733077459065704
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Our voice encodes a uniquely identifiable pattern which can be used to infer
private attributes, such as gender or identity, that an individual might wish
not to reveal when using a speech recognition service. To prevent attribute
inference attacks alongside speech recognition tasks, we present a generative
adversarial network, GenGAN, that synthesises voices that conceal the gender or
identity of a speaker. The proposed network includes a generator with a U-Net
architecture that learns to fool a discriminator. We condition the generator
only on gender information and use an adversarial loss between signal
distortion and privacy preservation. We show that GenGAN improves the trade-off
between privacy and utility compared to privacy-preserving representation
learning methods that consider gender information as a sensitive attribute to
protect.
- Abstract（参考訳）: 我々の音声は、個人が音声認識サービスを使用する際に明かさないように、性別やアイデンティティなどの個人属性を推測するために使用できる、一意に識別可能なパターンを符号化する。
音声認識タスクと並行して属性推論攻撃を防止するために,話者の性別やアイデンティティを隠す音声を合成する生成的逆ネットワークgenganを提案する。
提案するネットワークは、識別器を騙すことを学習するU-Netアーキテクチャのジェネレータを含む。
我々は、性別情報のみにジェネレータを条件とし、信号歪みとプライバシ保護の間の逆損失を利用する。
GenGANは、ジェンダー情報を保護する機密属性とみなすプライバシー保護表現学習法と比較して、プライバシとユーティリティのトレードオフを改善する。
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