speaker anonymization | BriefGPT

关键词speaker anonymization

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多语言讲话者匿名化的可行性探究
通过对九种语言的组件进行转换，将说话人匿名化系统扩展到多种语言，并通过隐私攻击和语音退化测试证明了该系统的整体成功。结果表明，基于英语数据训练的说话人嵌入可以应用于多种语言，并且语音合成组件的质量主要影响该语言的匿名化性能。
PDF3 days ago
低延迟语音匿名化端到端流模型
提出了一种流式模型来实现低延迟的说话人匿名化，通过使用轻量级内容编码器、预训练的说话人编码器和变化编码器，将语音信息解耦为语音内容、说话人身份和音调能量信息，并通过解码器重新合成语音信号，该模型实现了 230ms 的延迟，并在自然性、可理解
PDF23 days ago
评估说话人匿名在情感语音上的效果
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
PDFa year ago
使用生成对抗网络实现语音匿名化，以保护说话人隐私
本研究利用生成对抗网络与 Wasserstein 距离的 Speaker embeddings 生成方法，将其整合到语音转文字转语音的流程中，成功实现保护隐私的同时保持较高的效能表现。
PDF2 years ago
使用解耦表示构建说话人匿名系统是否足够？
本研究通过使用向量量化技术，加强从声学模型中提取特征时的内容和说话人信息的分离，从而改进说话人匿名化技术，并在 VoicePrivacy 2022 工具包上验证了该方法的有效性。
PDF2 years ago
使用 X - 向量和神经波形模型进行说话者匿名化
研究表明，使用新的说话人匿名方法来提取语言和说话人身份特征，使用神经声学和波形模型来合成匿名的语音可以有效掩盖说话人身份，同时保持高质量的匿名语音。
PDF5 years ago