論文の概要: The VoicePrivacy 2024 Challenge Evaluation Plan
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02677v2
- Date: Wed, 12 Jun 2024 14:05:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 22:24:31.793280
- Title: The VoicePrivacy 2024 Challenge Evaluation Plan
- Title（参考訳）: VoicePrivacy 2024 Challenge Evaluation Plan
- Authors: Natalia Tomashenko, Xiaoxiao Miao, Pierre Champion, Sarina Meyer, Xin Wang, Emmanuel Vincent, Michele Panariello, Nicholas Evans, Junichi Yamagishi, Massimiliano Todisco,
- Abstract要約: 課題は,言語的内容や感情的状態を保護しつつ,話者の音声アイデンティティを隠蔽する音声匿名化システムを開発することである。
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、評価結果と匿名化された音声データをオーガナイザに送信する。
結果はInterspeech 2024と共同で開かれた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）: 40.2768875178317
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The task of the challenge is to develop a voice anonymization system for speech data which conceals the speaker's voice identity while protecting linguistic content and emotional states. The organizers provide development and evaluation datasets and evaluation scripts, as well as baseline anonymization systems and a list of training resources formed on the basis of the participants' requests. Participants apply their developed anonymization systems, run evaluation scripts and submit evaluation results and anonymized speech data to the organizers. Results will be presented at a workshop held in conjunction with Interspeech 2024 to which all participants are invited to present their challenge systems and to submit additional workshop papers.
- Abstract（参考訳）: 課題は,言語的内容や感情的状態を保護しつつ,話者の音声アイデンティティを隠蔽する音声データのための音声匿名化システムを開発することである。
オーガナイザは、開発および評価データセットと評価スクリプト、ベースライン匿名化システム、および参加者の要求に基づいて形成されたトレーニングリソースのリストを提供する。
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、評価結果と匿名化された音声データをオーガナイザに送信する。
結果は、Interspeech 2024と共同で開かれたワークショップで発表され、参加者全員に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。
関連論文リスト
- EARS: An Anechoic Fullband Speech Dataset Benchmarked for Speech Enhancement and Dereverberation [83.29199726650899]
EARSデータセットは、さまざまなバックグラウンドから107人の話者で構成され、100時間のクリーンで無響な音声データである。
データセットには、感情的なスピーチ、異なる読み方、非言語音、会話の自由なスピーチなど、幅広い種類の話し方が含まれている。
提案手法は,データセット上での音声強調とデバーベレーションのための様々な手法をベンチマークし,その性能を測定値を用いて評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-10T11:28:29Z) - The VoicePrivacy 2020 Challenge Evaluation Plan [53.14981205333593]
VoicePrivacy Challengeは、音声技術のプライバシー保護ツールの開発を促進することを目的としている。
本稿では,VoicePrivacy 2020 Challengeで選択された音声匿名化タスクを定式化し,システム開発と評価に使用するデータセットについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-14T20:05:51Z) - The VoicePrivacy 2022 Challenge Evaluation Plan [46.807999940446294]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-23T15:05:18Z) - The VoicePrivacy 2020 Challenge: Results and findings [60.13468541150838]
第1回VoicePrivacy 2020 Challengeは、音声技術の匿名化ソリューションの開発に焦点を当てている。
本稿では,提案システムの解析と評価結果を用いて,課題設計の体系的概要について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-01T23:40:38Z) - Introducing the VoicePrivacy Initiative [53.14981205333593]
VoicePrivacyイニシアチブは、音声技術のプライバシー保護ツールの開発を促進することを目的としている。
本稿では,VoicePrivacy 2020 Challengeで選択された音声匿名化タスクを定式化し,システム開発と評価に使用するデータセットについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-04T11:07:52Z) - Open Challenge for Correcting Errors of Speech Recognition Systems [0.0]
課題は, 音声処理システムによる事前の誤りに基づいて, 認識結果を補正する方法を検討することである。
タスクのために準備されたデータセットを記述し、評価基準を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-09T15:07:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。