说话人匿名化在情感语音上的评估
音频与语音处理
2023-05-04 v1 人工智能
计算与语言
摘要
语音数据携带一系列个人信息，例如说话人的身份与情感状态。这些属性可能被用于恶意目的。随着虚拟助手的开发，新一代隐私威胁已经出现。当前研究已探讨语音隐私保护这一主题。其中，VoicePrivacy 倡议旨在推动语音技术隐私保护工具的发展。VoicePrivacy 2020 挑战赛（VPC）所选任务关于说话人匿名化。其目标是隐藏源说话人身份，同时保留语言信息。VPC 的基线使用了语音转换。本文研究了 VPC 的说话人匿名化基线系统对语音语句中情感信息的影响。评估依据 VPC 关于攻击者对匿名化系统认知的规则进行。我们的结果表明，VPC 基线系统无法抵御知情攻击者的说话人情感抑制。将匿名化语音与原始语音比较时，在 IEMOCAP 数据上情感识别性能相对下降了 15%，类似于用于评估语言信息保留的自动语音识别所观察到的性能下降。
引用
@article{arxiv.2305.01759,
title = {Evaluation of Speaker Anonymization on Emotional Speech},
author = {Hubert Nourtel and Pierre Champion and Denis Jouvet and Anthony Larcher and Marie Tahon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.01759},
year = {2023}
}