Les données vocales contiennent des informations personnelles, telles que l'identité du locuteur ou son état émotionnel, pouvant être utilisées à des fins malveillantes.Parmi les études ayant abordé le sujet de la préservation de la confidentialité de la parole, l'initiative VoicePrivacy vise à promouvoir le développement d'outils de préservation de la vie privée pour les technologies vocales. L'objectif du VoicePrivacy Challenge 2020 (VPC) était de cacher l'identité du locuteur source tout en préservant les informations linguistiques.Cet article étudie l'impact du système d'anonymisation du locuteur du VPC sur les informations émotionnelles de la parole. Des modifications du système ont aussi été ajoutées pour essayer de masquer les émotions tout en limitant la dégradation du signal.Nos résultats montrent que la baseline du VPC masque légèrement les émotions des locuteurs mais certaines modifications permettent de masquer plus efficacement les émotions tout en conservant une bonne intelligibilité.
Cite as: Nourtel, H., Champion, P., Jouvet, D., Larcher, A., Tahon, M. (2022) Analyse de l'anonymisation du locuteur sur de la parole émotionnelle. Proc. XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022, 637-645, doi: 10.21437/JEP.2022-67
@inproceedings{nourtel22_jep,
author={Hubert Nourtel and Pierre Champion and Denis Jouvet and Anthony Larcher and Marie Tahon},
title={{Analyse de l'anonymisation du locuteur sur de la parole émotionnelle}},
year=2022,
booktitle={Proc. XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022},
pages={637--645},
doi={10.21437/JEP.2022-67}
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