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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05608v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 06:27:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:48:45.324615
• 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,マルチ話者匿名化ベンチマークを提案する。 また、重複する会話のプライバシー漏洩についても論じる。 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:
• Abstract: Privacy-preserving voice protection approaches primarily suppress privacy-related information derived from paralinguistic attributes while preserving the linguistic content. Existing solutions focus particularly 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. The proposed benchmark solutions are based on a cascaded system that integrates spectral-clustering-based speaker diarization and disentanglement-based speaker anonymization using a selection-based anonymizer. To improve utility, the benchmark solutions are further enhanced by two conversation-level speaker vector anonymization methods. The first method minimizes the differential similarity across speaker pairs in the original and anonymized conversations, which maintains original speaker relationships in the anonymized version. The other minimizes the aggregated similarity across anonymized speakers, which achieves 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 provided 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特に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を議論することで、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。 提案手法は、スペクトルクラスタリングに基づく話者ダイアリゼーションと、選択ベースの匿名化器を用いたアンサングルメントに基づく話者匿名化を統合したカスケードシステムに基づいている。 実用性を向上させるため、2つの会話レベルの話者ベクトル匿名化手法により、ベンチマークソリューションをさらに強化する。 第1の方法は、匿名化された会話における話者対間の差分類似性を最小化し、匿名化された会話において元の話者関係を維持する。 一方, 匿名化話者間での類似性が最小化され, 話者間の識別性が向上し, 複数話者匿名化システムの有効性が実証された。 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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