VoicePAT：一种高效的语音隐私研究开源评估工具包
声音
2023-12-25 v2 音频与语音处理
摘要
说话人匿名化是修改语音录制使得原始说话人无法再被识别的任务。自2020年首届语音隐私挑战赛及其框架发布以来，该研究主题的受关注程度持续上升。然而，由于评估的复杂性以及缺乏用户友好的研究框架，不同匿名化方法的比较与组合仍具挑战性。因此我们提出一种高效的说话人匿名化与评估框架，其基于模块化且易扩展的结构，几乎完全使用Python实现。该框架便于多种匿名化方法的并行编排，并允许不同技术间的接口对接。此外，我们对常用评估方法提出改进，提升了评估质量，并根据指标不同将其计算时间减少了65%至95%。我们的代码完全开源。
引用
@article{arxiv.2309.08049,
title = {VoicePAT: An Efficient Open-source Evaluation Toolkit for Voice Privacy Research},
author = {Sarina Meyer and Xiaoxiao Miao and Ngoc Thang Vu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.08049},
year = {2023}
}
备注
Accepted by OJSP-ICASSP 2024 https://ieeexplore.ieee.org/document/10365329