論文の概要: A Benchmark for Multi-speaker Anonymization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05608v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 04:48:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 17:00:01.970945
• Title: A Benchmark for Multi-speaker Anonymization
• Title（参考訳）: マルチ話者匿名化のためのベンチマーク
• Authors: Xiaoxiao Miao, Ruijie Tao, Chang Zeng, Xin Wang,
• Abstract要約: 本稿では,実世界のアプリケーションを対象としたマルチ話者匿名化ベンチマークを提案する。 カスケードシステムは、話者ダイアリゼーションを使用して、各話者の音声を集約し、話者匿名化を行い、話者のプライバシーを隠蔽し、音声コンテンツを保存する。 非オーバーラップシミュレーションと実世界のデータセットによる実験は、マルチスピーカー匿名化システムの有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.990701310620368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Privacy-preserving voice protection approaches primarily suppress privacy-related information derived from paralinguistic attributes while preserving the linguistic content. Existing solutions focus on single-speaker scenarios. However, they lack practicality for real-world applications, i.e., multi-speaker scenarios. In this paper, we present an initial attempt to provide a multi-speaker anonymization benchmark by defining the task and evaluation protocol, proposing benchmarking solutions, and discussing the privacy leakage of overlapping conversations. Specifically, ideal multi-speaker anonymization should preserve the number of speakers and the turn-taking structure of the conversation, ensuring accurate context conveyance while maintaining privacy. To achieve that, a cascaded system uses speaker diarization to aggregate the speech of each speaker and speaker anonymization to conceal speaker privacy and preserve speech content. Additionally, we propose two conversation-level speaker vector anonymization methods to improve the utility further. Both methods aim to make the original and corresponding pseudo-speaker identities of each speaker unlinkable while preserving or even improving the distinguishability among pseudo-speakers in a conversation. The first method minimizes the differential similarity across speaker pairs in the original and anonymized conversations to maintain original speaker relationships in the anonymized version. The other method minimizes the aggregated similarity across anonymized speakers to achieve better differentiation between speakers. Experiments conducted on both non-overlap simulated and real-world datasets demonstrate the effectiveness of the multi-speaker anonymization system with the proposed speaker anonymizers. Additionally, we analyzed overlapping speech regarding privacy leakage and provide potential solutions.
• Abstract（参考訳）: プライバシ保護音声保護アプローチは、主に言語コンテンツを保存しながら、パラ言語的属性から派生したプライバシー関連情報を抑圧する。 既存のソリューションは、単一話者シナリオに重点を置いている。 しかし、現実のアプリケーション、すなわちマルチスピーカーのシナリオには実用性がない。 本稿では、タスクと評価プロトコルを定義し、ベンチマークソリューションを提案し、重複する会話のプライバシー漏洩について議論することで、マルチスピーカーの匿名化ベンチマークを提供するための最初の試みについて述べる。 具体的には、理想的なマルチスピーカー匿名化は、話者数と会話のターンテイク構造を維持し、プライバシーを維持しながら正確なコンテキスト伝達を保証するべきである。 これを実現するために、話者ダイアリゼーションを用いて各話者の音声を集約し、話者匿名化を行い、話者のプライバシーを隠蔽し、音声コンテンツを保存する。 さらに,2つの会話レベルの話者ベクトル匿名化手法を提案する。 どちらの手法も、会話中の擬似話者の識別性を維持したり改善したりしながら、各話者の本来の擬似話者IDと対応する擬似話者IDをリンク不能にすることを目的としている。 第1の方法は、匿名化会話における話者対間の差分類似性を最小化し、匿名化バージョンにおける話者関係を維持する。 もう一つの方法は、匿名話者間で集約された類似性を最小化し、話者間のより良い差別化を実現することである。 提案した話者匿名化システムによるマルチ話者匿名化システムの有効性を,非オーバーラップシミュレーションと実世界のデータセットの両方で実証した。 さらに、プライバシー漏洩に関する重複したスピーチを分析し、潜在的な解決策を提供した。

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