说话人匿名化中基于x-vector对齐的声码器漂移补偿
音频与语音处理
2023-07-18 v1 机器学习
声音
摘要
对于最流行的基于x-vector的说话人匿名化方法，匿名化的主体部分可能源于声码器而非用于将以原始说话人x-vector替换为虚构伪说话人x-vector的核心匿名化函数。由于缺乏对x-vector空间的细粒度控制，这一现象会阻碍更优匿名化系统的设计。本文所报道的工作探究了所谓声码器漂移的成因，表明其源于被替换的x-vector与语言内容、语调及韵律的原始表示之间的不匹配。同时报道了一种原创的声码器漂移补偿方法。尽管匿名化性能如预期般下降，该补偿显著减少了声码器漂移，提供了对x-vector空间的改进控制，并为未来设计更优的匿名化函数奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2307.08403,
title = {Vocoder drift compensation by x-vector alignment in speaker anonymisation},
author = {Michele Panariello and Massimiliano Todisco and Nicholas Evans},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.08403},
year = {2023}
}
备注
Accepted at the ISCA SPSC Symposium 2023