論文の概要: End-to-end Streaming model for Low-Latency Speech Anonymization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09277v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 16:15:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 16:55:18.343185
• Title: End-to-end Streaming model for Low-Latency Speech Anonymization
• Title（参考訳）: 低レイテンシ音声匿名化のためのエンドツーエンドストリーミングモデル
• Authors: Waris Quamer, Ricardo Gutierrez-Osuna,
• Abstract要約: 本稿では低レイテンシで話者匿名化を実現するストリーミングモデルを提案する。 システムは軽量コンテンツエンコーダを用いてエンドツーエンドのオートエンコーダ方式で訓練される。 本稿では,2つのシステムの実装による評価結果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.098498920630782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speaker anonymization aims to conceal cues to speaker identity while preserving linguistic content. Current machine learning based approaches require substantial computational resources, hindering real-time streaming applications. To address these concerns, we propose a streaming model that achieves speaker anonymization with low latency. The system is trained in an end-to-end autoencoder fashion using a lightweight content encoder that extracts HuBERT-like information, a pretrained speaker encoder that extract speaker identity, and a variance encoder that injects pitch and energy information. These three disentangled representations are fed to a decoder that resynthesizes the speech signal. We present evaluation results from two implementations of our system, a full model that achieves a latency of 230ms, and a lite version (0.1x in size) that further reduces latency to 66ms while maintaining state-of-the-art performance in naturalness, intelligibility, and privacy preservation.
• Abstract（参考訳）: 話者匿名化は、言語コンテンツを保持しながら話者識別に手がかりを隠蔽することを目的としている。 現在の機械学習ベースのアプローチは、リアルタイムストリーミングアプリケーションを妨げる、かなりの計算資源を必要とする。 これらの問題に対処するため,低レイテンシで話者匿名化を実現するストリーミングモデルを提案する。 このシステムは、HuBERTのような情報を抽出する軽量コンテンツエンコーダ、話者識別を抽出する事前訓練された話者エンコーダ、ピッチとエネルギー情報を注入する分散エンコーダを用いて、エンドツーエンドのオートエンコーダ方式で訓練される。 これら3つの非絡み合った表現は、音声信号を再合成するデコーダに送られる。 本稿では,2つのシステムの実装,230msのレイテンシを実現するフルモデル,66msのレイテンシをさらに低減し,自然性,知性,プライバシ保護の最先端性能を維持しながら,そのレイテンシを66msに低減するライトバージョン(0.1倍)について評価する。

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