論文の概要: DP-VOXLET: Provable Speaker Anonymization for Disentangled Speech Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.30969v1
• Date: Mon, 31 Aug 2026 15:34:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-01 18:31:31.483035
• Title: DP-VOXLET: Provable Speaker Anonymization for Disentangled Speech Representations
• Title（参考訳）: DP-VOXLET:不規則音声表現のための確率的話者匿名化
• Abstract要約: 話者匿名化システムは、本来の意味内容と韻律を維持しながら、発話の話者を難読化する。 話者匿名化の最近のソリューションは、発話を意味的内容と話者特性に分解する学習された表現に依存している。 本稿では、話者識別の枠組みに基づく話者匿名化の形式的定義と、その定義を確実に満足する話者匿名化のメカニズムを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.565220169948739
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Systems for speaker anonymization obfuscate the speaker of an utterance, while maintaining its original semantic contents and prosody. Recent solutions for speaker anonymization rely on learned representations that disentangle an utterance into semantic contents and speaker properties. To anonymize an utterance, these systems replace the speaker properties while leaving the semantic contents unchanged---an approach that can produce strong results on empirical measures of privacy. In this work, we introduce speaker differential privacy, a formal definition of speaker anonymization based on the framework of differential privacy, and a mechanism for speaker anonymization that provably satisfies the definition. In contrast to prior heuristic-based anonymization systems, our approach enables a provable lower bound on re-identification success rate (e.g. equal error rate) for any possible adversary. We implement our approach in a framework that is compatible with existing disentangled representations. Compared to the prior work on differential privacy for speaker anonymization, our approach achieves significantly higher utility.
• Abstract（参考訳）: 話者匿名化システムは、本来の意味内容と韻律を維持しながら、発話の話者を難読化する。 話者匿名化の最近のソリューションは、発話を意味的内容と話者特性に分解する学習された表現に依存している。 発話を匿名化するために、これらのシステムはセマンティックな内容をそのまま残しながら話者特性を置き換える。 本研究では,話者識別の枠組みに基づく話者匿名化の形式的定義と,その定義を確実に満足する話者匿名化のメカニズムを紹介する。 従来のヒューリスティックな匿名化システムとは対照的に,本手法では,任意の敵に対する再識別成功率(例えば,等値な誤り率)の証明可能な低限界を実現する。 既存の不整合表現と互換性のあるフレームワークで、我々のアプローチを実装します。 話者匿名化のための差分プライバシーに関する従来の研究と比較すると,本手法は極めて高い実用性を実現している。

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