IEEE TASLP | MUSA: 基于串行解耦的多语种说话人匿名
说话人匿名(Speaker Anonymization)旨在隐藏说话人的身份,同时保留原始语音的自然性和独特性。说话人匿名作为一种有效的隐私保护解决方案,当前的主流匿名方案基于并行解耦的策略,使用预训练的语音识别(ASR)模型来解耦与说话人…
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说话人匿名(Speaker Anonymization)旨在隐藏说话人的身份,同时保留原始语音的自然性和独特性。说话人匿名作为一种有效的隐私保护解决方案,当前的主流匿名方案基于并行解耦的策略,使用预训练的语音识别(ASR)模型来解耦与说话人…
说话人匿名(Speaker Anonymization)旨在隐藏说话人的身份,同时保留原始语音的自然性和独特性。说话人匿名作为一种有效的隐私保护解决方案,当前的主流匿名方案使用预训练自动说话人验证(ASV)模型中的话语级向量来表示说话人身份…