面向老年及病理语音的匿名化：基于DDSP和查询示例的语音转换

语音匿名化旨在通过改变语音中的个人标识符来保护说话者身份，同时保留语言内容。当前方法未能保留老年及病理语音领域中发现的韵律和独特语音模式，这对于远程健康监测至关重要。为此，我们提出了一种基于语音转换的方法（DDSP-QbE），采用可微分数字信号处理和查询示例。该方法通过新型损失函数进行训练，有助于分离语言、韵律和领域表示，使模型能够适应不寻常的语音模式。客观和主观评估显示，DDSP-QbE在可理解性、韵律和领域保持方面显著优于语音转换的最先进方法，同时在多样化的数据集、病症和说话者之间保持质量和说话者匿名性。专家通过分析十二个临床相关领域属性来验证领域保持。