开发一种声音匿名化系统，隐藏说话者的声音身份同时保护语言内容和情感状态。

Apr, 2024

VoicePrivacy Challenge 旨在通过聚集新社区来定义利益任务和评估方法，以及通过一系列挑战来基准测试解决方案，从而促进语音技术的隐私保护工具的发展。本文介绍了 VoicePrivacy 2020 挑战中选择的语音匿名化任务并描述了用于系统开发和评估的数据集，还介绍了攻击模型和相关的客观和主观评估指标。我们介绍了两个匿名化基线并报告了客观评估结果。

May, 2022

VoicePrivacy 倡导发展语音技术的隐私保护工具，在声音匿名化任务和相关数据集和攻击模型等方面提出挑战，并报告了基于两个匿名化基线的客观评估结果。

May, 2020

该研究研究了在语音隐私保护的 VoicePrivacy 2020 Challenge 中对说话人匿名化基线系统对语音情感信息的影响，结果表明该系统对知情攻击者未能抑制说话人的情感，且匿名化后的语音相比原始语音情感识别性能下降了 15%，与其保留语言信息的评估方式使用自动语音识别得到的结果类似。

Apr, 2023

该论文讨论了语音用户界面的增长，以及由此带来的语音数据收集和存储问题。研究提出了匿名化语音和度量匿名程度的解决方案，并介绍了评估协议需要考虑的挑战，最后探讨了一种新的攻击方法以逆转匿名化。

Aug, 2023

本文考察了基于语音转换的匿名化方法，在三种攻击情景中比较了两种基于频率扭曲的转换方法和一种基于深度学习的方法，结果表明语音转换方案不能有效地防止具有广泛知识的攻击者，但可能为不太熟悉的攻击者提供一定的保护。

Nov, 2019

本文主要介绍 2018 年语音转换挑战赛，包括任务及相关技术和结果总结。

Apr, 2018

该研究分析了五种客观评估方法对于語音转换（VC）的有效性，并发现与具有客观评估相比，排行榜依赖用户测试的次要评估可能效果较差；同时，还揭示了某些 VC 方法存在潜在的高安全风险。

Sep, 2020

本文研究声音匿名化技术，重点探讨改变语音特征以防止机器识别但保留人类感知的异步声音匿名化方法，采用包含说话人解缠机制的语音生成框架生成匿名语音，并通过对说话人嵌入进行对抗扰动改变说话人特征，同时通过控制扰动强度保留人类感知。实验结果表明，在 LibriSpeech 数据集上处理的 utterances 中，60.71％的处理结果达到了说话人特征的匿名化且保留了人类感知。

Jun, 2024

本文针对 VoicePrivacy Challenge 设计了一种基于 x-vector 的柔性伪说话人选择技术，并探索了多种设计选择以评估它的匿名化和实用性，同时使用 LibriSpeech 数据集进行实验，报告了匿名数据的 Equal Error Rate（EER）和解码 Word Error Rate（WER）。

May, 2020