論文の概要: Asynchronous Voice Anonymization Using Adversarial Perturbation On Speaker Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08200v3
• Date: Tue, 12 Nov 2024 06:46:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:16:18.756220
• Title: Asynchronous Voice Anonymization Using Adversarial Perturbation On Speaker Embedding
• Title（参考訳）: 話者埋め込みにおける対向的摂動を用いた非同期音声匿名化
• Authors: Rui Wang, Liping Chen, Kong AiK Lee, Zhen-Hua Ling,
• Abstract要約: 我々は、人間の知覚を維持しながら、音声認識に対して音声属性を変更することに重点を置いている。 話者ゆがみ機構を組み込んだ音声生成フレームワークを用いて匿名化音声を生成する。 LibriSpeechデータセットで行った実験では、話者の属性は、その人の知覚が処理された発話の60.71%で保存されていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.25816642820348
• License:
• Abstract: Voice anonymization has been developed as a technique for preserving privacy by replacing the speaker's voice in a speech signal with that of a pseudo-speaker, thereby obscuring the original voice attributes from machine recognition and human perception. In this paper, we focus on altering the voice attributes against machine recognition while retaining human perception. We referred to this as the asynchronous voice anonymization. To this end, a speech generation framework incorporating a speaker disentanglement mechanism is employed to generate the anonymized speech. The speaker attributes are altered through adversarial perturbation applied on the speaker embedding, while human perception is preserved by controlling the intensity of perturbation. Experiments conducted on the LibriSpeech dataset showed that the speaker attributes were obscured with their human perception preserved for 60.71% of the processed utterances.
• Abstract（参考訳）: 音声の匿名化は、音声信号における話者の音声を擬似話者の音声に置き換え、機械認識や人間の知覚から本来の音声属性を隠蔽することにより、プライバシーを守る技術として開発されている。 本稿では,人間の知覚を維持しながら,音声認識に対する音声特性の変化に着目した。 これを非同期音声匿名化と呼ぶ。 この目的のために、話者ゆがみ機構を組み込んだ音声生成フレームワークを用いて匿名化音声を生成する。 話者属性は、話者埋め込みに印加された対角摂動によって変更され、人間の知覚は摂動の強度を制御して保持される。 LibriSpeechデータセットで行った実験では、話者の属性は、その人の知覚が処理された発話の60.71%で保存されていることが判明した。

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