論文の概要: PHONOS: PHOnetic Neutralization for Online Streaming Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27001v1
• Date: Fri, 27 Mar 2026 21:24:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.730315
• Title: PHONOS: PHOnetic Neutralization for Online Streaming Applications
• Title（参考訳）: PHONOS: オンラインストリーミングアプリケーションのためのPHOnetic Neutralization
• Authors: Waris Quamer, Mu-Ruei Tseng, Ghady Nasrallah, Ricardo Gutierrez-Osuna,
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイム話者匿名化のためのストリーミングモジュールPHONOSを提案する。 PHONOSは非ネイティブアクセントをネイティブライクに中和する。 評価の結果,非母性アクセントの信頼度は81%低下した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7828228833826145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speaker anonymization (SA) systems modify timbre while leaving regional or non-native accents intact, which is problematic because accents can narrow the anonymity set. To address this issue, we present PHONOS, a streaming module for real-time SA that neutralizes non-native accent to sound native-like. Our approach pre-generates golden speaker utterances that preserve source timbre and rhythm but replace foreign segmentals with native ones using silence-aware DTW alignment and zero-shot voice conversion. These utterances supervise a causal accent translator that maps non-native content tokens to native equivalents with at most 40ms look-ahead, trained using joint cross-entropy and CTC losses. Our evaluations show an 81% reduction in non-native accent confidence, with listening-test ratings consistent with this shift, and reduced speaker linkability as accent-neutralized utterances move away from the original speaker in embedding space while having latency under 241 ms on single GPU.
• Abstract（参考訳）: 話者匿名化(SA)システムは、局所的または非ネイティブなアクセントをそのまま残しながら音色を変化させるが、アクセントが匿名性セットを狭める可能性があるため問題となる。 この問題に対処するために,非ネイティブアクセントをネイティブな音色に中和するリアルタイムSAのためのストリーミングモジュールPHONOSを提案する。 提案手法は,音色とリズムを保存したゴールデンスピーカ発話を,サイレント対応DTWアライメントとゼロショット音声変換を用いて,外部セグメントをネイティブ音声に置き換えるものである。 これらの発話は、非ネイティブなコンテンツトークンを40msのルックアヘッドを持つネイティブな等価物にマッピングする因果アクセント翻訳器を監督し、共同エントロピーとCTC損失を用いて訓練する。 評価の結果、非ネイティブアクセントの信頼度は81%低下し、このシフトと一致し、アクセントニュートラル化発話が1つのGPU上で241ms未満のレイテンシを持ちながら、元の話者から離れるにつれて話者リンク性が低下した。

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