論文の概要: Anonymizing Speech: Evaluating and Designing Speaker Anonymization Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04455v2
• Date: Mon, 4 Sep 2023 10:09:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 03:34:00.395140
• Title: Anonymizing Speech: Evaluating and Designing Speaker Anonymization Techniques
• Title（参考訳）: 音声の匿名化:話者匿名化手法の評価と設計
• Authors: Pierre Champion
• Abstract要約: 音声ユーザインタフェースの利用が増加し、音声データの収集と保存が急増した。 本論文は、音声の匿名化と匿名化の程度を評価するためのソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2691047660244337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The growing use of voice user interfaces has led to a surge in the collection and storage of speech data. While data collection allows for the development of efficient tools powering most speech services, it also poses serious privacy issues for users as centralized storage makes private personal speech data vulnerable to cyber threats. With the increasing use of voice-based digital assistants like Amazon's Alexa, Google's Home, and Apple's Siri, and with the increasing ease with which personal speech data can be collected, the risk of malicious use of voice-cloning and speaker/gender/pathological/etc. recognition has increased. This thesis proposes solutions for anonymizing speech and evaluating the degree of the anonymization. In this work, anonymization refers to making personal speech data unlinkable to an identity while maintaining the usefulness (utility) of the speech signal (e.g., access to linguistic content). We start by identifying several challenges that evaluation protocols need to consider to evaluate the degree of privacy protection properly. We clarify how anonymization systems must be configured for evaluation purposes and highlight that many practical deployment configurations do not permit privacy evaluation. Furthermore, we study and examine the most common voice conversion-based anonymization system and identify its weak points before suggesting new methods to overcome some limitations. We isolate all components of the anonymization system to evaluate the degree of speaker PPI associated with each of them. Then, we propose several transformation methods for each component to reduce as much as possible speaker PPI while maintaining utility. We promote anonymization algorithms based on quantization-based transformation as an alternative to the most-used and well-known noise-based approach. Finally, we endeavor a new attack method to invert anonymization.
• Abstract（参考訳）: 音声ユーザインタフェースの利用が増加し、音声データの収集と保存が急増した。 データ収集は、ほとんどの音声サービスを支える効率的なツールの開発を可能にするが、集中ストレージが個人の音声データをサイバー脅威に脆弱にするため、ユーザーにとって深刻なプライバシー問題を引き起こす。 AmazonのAlexa、GoogleのHome、AppleのSiriといった音声ベースのデジタルアシスタントの利用が増加し、パーソナル音声データの収集が容易になったことで、音声クローズとスピーカー/ジェンダー/病理/etcの悪意ある使用のリスクが高まった。 認識が高まりました 本論文は,音声の匿名化と匿名化の程度を評価するための解を提案する。 本研究において、匿名化とは、音声信号(例えば、言語コンテンツへのアクセス)の有用性(有効性)を維持しつつ、個人音声データをアイデンティティーと結びつかないものにすることを指す。 まず、評価プロトコルがプライバシー保護の程度を適切に評価するために考慮する必要があるいくつかの課題を特定することから始める。 評価のために匿名化システムをどのように構成するかを明確にし、多くの実用的なデプロイメント構成ではプライバシ評価が許されていないことを強調する。 さらに,最も一般的な音声変換に基づく匿名化システムについて検討し,いくつかの制限を克服するための新しい手法を提案する前に,その弱点を特定する。 匿名化システムのすべてのコンポーネントを分離し、各コンポーネントに関連付けられた話者PPIの度合いを評価する。 次に,各コンポーネントに対して,実用性を維持しながら話者ppiを可能な限り削減するための変換手法を提案する。 我々は、量子化に基づく変換に基づく匿名化アルゴリズムを、最もよく使われ、よく知られたノイズベースアプローチの代替として推奨する。 最後に,匿名化を回避すべく,新たな攻撃手法を提案する。

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