量化一对一语音转换中的源说话人泄漏
声音
2025-04-23 v1 密码学与安全
音频与语音处理
摘要
我们使用一个多方言并行语料库用于商业语音设备，进行一次案例研究，表明在一种对一对一语音转换的情况下，可能对源说话人身份的置信度程度进行量化。经过使用 HiFi-GAN 声码器进行语音转换后，我们比较了不同说话人特征的信息泄漏；在假设“最坏情况”白盒场景下，我们量化了执行推断和缩小可能的源说话人池的置信度，强化了合成语音提供者确保其说话人数据隐私的监管义务和道德责任。
引用
@article{arxiv.2504.15822,
title = {Quantifying Source Speaker Leakage in One-to-One Voice Conversion},
author = {Scott Wellington and Xuechen Liu and Junichi Yamagishi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.15822},
year = {2025}
}
备注
Accepted at IEEE 23rd International Conference of the Biometrics Special Interest Group (BIOSIG 2024)