f_0軌道の機能的データ解析による話者脱同定の改善【JST・京大機械翻訳】

Tavi Lauri; Kinnunen Tomi; Hautamaeki Rosa Gonzalez

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221237106327 整理番号：22P0322959

f_0軌道の機能的データ解析による話者脱同定の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving speaker de-identification with functional data analysis of f0 trajectories

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発行年： 2022年03月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月30日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

異なるタイプのデータベースに保存される音声データの絶えず増加する量により,音声プライバシーは主要な関心事となっている。このような懸念に応えるために,音声研究者は話者識別のための様々な方法を開発した。最先端の解決策は,有効ではあるが,例えば,資源不足言語で適用するために利用できないか,実用的でない深い学習解を利用する。ホルマント修正は,訓練データを必要としない話者脱同定のためのより簡単で効果的な手法である。なお,ホルマント匿名化音声における国際パターンに残ることは,話者依存キューを含む可能性がある。本研究では,簡単なホルマントシフトに加えて,機能的データ解析に基づくf_0軌跡を操作する新しい話者識別法を導入した。提案した話者識別方法は,音韻的に制御可能な方法でピッチ特性を確実に同定して,25%までホルマントベースの話者識別を改良できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

音声処理 , 聴覚・音声モデル

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