「音声匿名化」に関する研究記事 5 件を、新しい順に掲載しています。
話者の声の特徴を捉えるAIモデルは、意図せず性別・年齢・アクセントなどの個人情報を学習してしまう可能性が示されました。
AIのプライバシー保護技術(差分プライバシー)は、データの有用性を損なってしまうという課題がありました。
話者の声を隠す「音声匿名化」技術の評価でよく使われるデータセットには、話す内容(語彙)から個人が特定できてしまう弱点があることが指摘されました。
画像生成AIの内部(潜在空間)に、人間が理解できる「色」の地図のような構造が自然に生まれていることが発見されました。
話の内容に合わせて声の個性をリアルタイムで変化させる新しい音声匿名化技術(TVTSyn)が提案されました。
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