論文の概要: Who is Authentic Speaker

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00248v1
• Date: Tue, 30 Apr 2024 23:41:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 16:47:02.638577
• Title: Who is Authentic Speaker
• Title（参考訳）: 正統な話し手は誰だ?
• Authors: Qiang Huang,
• Abstract要約: 音声変換は、操作された音声が偽りの目的で使用される場合、潜在的な社会的問題を引き起こす可能性がある。 音源の音響特性が大きく変化しているため、変換された音声から実際の話者が誰であるかを見つけることは大きな課題である。 本研究は, 話者の声が異なるターゲット音声に変換された場合でも, 音源話者からの特定の情報が持続するという仮定を用いて行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.822108779108675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Voice conversion (VC) using deep learning technologies can now generate high quality one-to-many voices and thus has been used in some practical application fields, such as entertainment and healthcare. However, voice conversion can pose potential social issues when manipulated voices are employed for deceptive purposes. Moreover, it is a big challenge to find who are real speakers from the converted voices as the acoustic characteristics of source speakers are changed greatly. In this paper we attempt to explore the feasibility of identifying authentic speakers from converted voices. This study is conducted with the assumption that certain information from the source speakers persists, even when their voices undergo conversion into different target voices. Therefore our experiments are geared towards recognising the source speakers given the converted voices, which are generated by using FragmentVC on the randomly paired utterances from source and target speakers. To improve the robustness against converted voices, our recognition model is constructed by using hierarchical vector of locally aggregated descriptors (VLAD) in deep neural networks. The authentic speaker recognition system is mainly tested in two aspects, including the impact of quality of converted voices and the variations of VLAD. The dataset used in this work is VCTK corpus, where source and target speakers are randomly paired. The results obtained on the converted utterances show promising performances in recognising authentic speakers from converted voices.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術を用いた音声変換(VC)は,高品質な1対多音声を生成できるようになった。 しかし、音声変換は、操作された音声が偽りの目的で使用される場合、潜在的に社会的な問題を引き起こす可能性がある。 また, 音源の音響特性が大きく変化しているため, 変換音声から実際の話者が誰であるかを判断することが大きな課題である。 本稿では,変換された音声から真正話者を特定することの実現可能性について検討する。 本研究は, 話者の声が異なるターゲット音声に変換された場合でも, 音源話者からの特定の情報が持続するという仮定を用いて行った。 そこで本実験では,FragmentVC を用いて音源と対象話者からランダムにペアリングした発話に対して生成した変換音声を音源話者に認識する実験を行った。 変換音声に対するロバスト性を改善するため,ディープニューラルネットワークにおける局所集約記述子(VLAD)の階層ベクトルを用いて認識モデルを構築した。 実際の話者認識システムは、変換された音声の品質の影響やVLADのバリエーションなど、主に2つの側面でテストされている。 この研究で使用されるデータセットはVCTKコーパスで、ソースとターゲットの話者をランダムにペアリングする。 変換された発話から得られた結果は、変換された音声から真の話者を認識する上で有望な性能を示す。

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