Concepts de base
スピーチデータのプライバシー保護と情報処理の重要性を強調する。
Résumé
この論文は、スピーチデータのプライバシー保護に焦点を当て、スピーカーの個人情報を取り除くための手法や評価方法について探求しています。スピーチ処理における様々な手法やニューラルネットワークの基本的な概念が紹介され、深層学習技術がどのように活用されているかが明らかにされています。特に、声紋データや発話内容から個人情報を取り除く方法やその評価手法が重要視されています。さらに、プライバシーと有用性を客観的に評価するための新しい測定指標やテクニックも提案されています。
Stats
スマートホーム消費者普及レポート(2022年):米国人口50-60%が1つ以上の音声アシスタントデバイスへアクセス可能。
平均F0値:男性約120Hz、女性約210Hz(Hillenbrand et al. 2009)。
メル周波数ケプストラム係数(MFCCs):音声信号から抽出される低次元特徴量。
Citations
"Speech is considered a highly sensitive type of personal data that must be protected."
"Privacy is an individual’s right to keep confidential information or data private."
"In today’s digital age, privacy is of utmost importance as the growing use of technology enables massive amounts of personal data to be collected and stored."