SPEAKER IDENTIFICATION USING DISTRIBUTION-PRESERVING X-VECTOR GENERATION

2024

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.32014/2024.2518-1726.314
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

With the increasing use of voice assistants and spoken language interfaces, important concerns have arisen regarding the privacy of voice data. In an attempt to mitigate the threat of attacks on voice data, in this paper we propose an x-vector identification and authentication system. This method modifies the speaker's pitch and accent information from the original speech signal. The proposed method produces a more natural-sounding anonymized voice in addition to the de-identified speaker. However, it yields a relative EER improvement of up to 19.30% for the identified-anonymized registration-test pairs. We observed that along with good speaker de-identification, the anonymized utterances have adequate speech intelligibility and naturalness. Our method can be easily integrated with others as an identification component of a system and eliminates the need to assign speakers to use during identification.