論文の概要: The Impact of Speech Anonymization on Pathology and Its Limits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08064v2
- Date: Sat, 22 Jun 2024 09:47:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 01:02:45.404584
- Title: The Impact of Speech Anonymization on Pathology and Its Limits
- Title（参考訳）: 音声匿名化が病因とその限界に及ぼす影響
- Authors: Soroosh Tayebi Arasteh, Tomas Arias-Vergara, Paula Andrea Perez-Toro, Tobias Weise, Kai Packhaeuser, Maria Schuster, Elmar Noeth, Andreas Maier, Seung Hee Yang,
- Abstract要約: 本研究では,ドイツの複数の機関の2700人以上の話者を対象に,匿名化が病的スピーチに与える影響について検討した。
Dysarthria, Dysphonia, Cleft Lip and Palateなどの特定の疾患は最小限の効用変化を経験し, Dysglossiaはわずかに改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.687980678659259
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Integration of speech into healthcare has intensified privacy concerns due to its potential as a non-invasive biomarker containing individual biometric information. In response, speaker anonymization aims to conceal personally identifiable information while retaining crucial linguistic content. However, the application of anonymization techniques to pathological speech, a critical area where privacy is especially vital, has not been extensively examined. This study investigates anonymization's impact on pathological speech across over 2,700 speakers from multiple German institutions, focusing on privacy, pathological utility, and demographic fairness. We explore both deep-learning-based and signal processing-based anonymization methods, and document substantial privacy improvements across disorders-evidenced by equal error rate increases up to 1933%, with minimal overall impact on utility. Specific disorders such as Dysarthria, Dysphonia, and Cleft Lip and Palate experienced minimal utility changes, while Dysglossia showed slight improvements. Our findings underscore that the impact of anonymization varies substantially across different disorders. This necessitates disorder-specific anonymization strategies to optimally balance privacy with diagnostic utility. Additionally, our fairness analysis revealed consistent anonymization effects across most of the demographics. This study demonstrates the effectiveness of anonymization in pathological speech for enhancing privacy, while also highlighting the importance of customized and disorder-specific approaches to account for inversion attacks.
- Abstract（参考訳）: 医療へのスピーチの統合は、個々の生体情報を含む非侵襲的なバイオマーカーとしての可能性から、プライバシー上の懸念を強めている。
これに対し、話者匿名化は、重要な言語内容を保持しながら個人識別可能な情報を隠蔽することを目的としている。
しかし,プライバシが特に重要である重要な領域である病的音声への匿名化手法の適用については,広く検討されていない。
本研究では,ドイツの複数の機関の2,700人以上の話者を対象に,匿名化が病的スピーチに与える影響について検討した。
深層学習と信号処理を併用した匿名化手法について検討し,同程度のエラー率で推定される障害間のプライバシー改善を,実用性に最小限の影響を伴って,1933%まで向上することを示す。
Dysarthria, Dysphonia, Cleft Lip and Palateなどの特定の疾患は最小限の効用変化を経験し, Dysglossiaはわずかに改善した。
以上より, 匿名化の影響は疾患によって大きく異なることが示唆された。
これは、プライバシーと診断ユーティリティの最適なバランスをとるために、障害特異的匿名化戦略を必要とする。
さらに, フェアネス分析の結果, 多くの人口層で一貫した匿名化効果が認められた。
本研究は,病的音声の匿名化によるプライバシー向上効果を実証するとともに,逆攻撃を考慮に入れたカスタマイズおよび障害特異的アプローチの重要性を強調した。
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