Voice Privacy Challenge 2020
1.0.0
Bitte besuchen Sie die Challenge -Website, um weitere Informationen zur Herausforderung zu erhalten.
git clone --recurse-submodules https://github.com/Voice-Privacy-Challenge/Voice-Privacy-Challenge-2020.gitDas Rezept verwendet die vorgebreiteten Anonymisierungsmodelle. Um das Basissystem mit Bewertung auszuführen:
cd baseline./run.sh . In run.sh, um Modelle und Daten herunterzuladen, wird der Benutzer das Passwort angefordert, das während der Challenge -Registrierung bereitgestellt wird. Weitere Informationen zu Basislinie und Daten finden Sie im Challenge -Bewertungsplan VoicePrivacy 2020
Die neuesten Updates in den Basis- und Evaluierungsskripten finden Sie auf der Seite über Nachrichten und Updates
Die Frist für die Einreichung von Ergebnissen ist vergangen. Um auf die Basismodelle und Entwicklungs-/Bewertungsdaten zuzugreifen, senden Sie bitte eine E-Mail an [email protected] mit "VoicePivacy-2020" als Betreffzeile. Die Mail -Körperschaft sollte enthalten: (i) den Namen der Kontaktperson; (ii) Land; (iii) Status (akademisch/nichtakademisch).
Der Datensatz für das Anonymisierungssystem Traing besteht aus Teilmengen der folgenden Korpora*:
*Nur festgelegte Untergruppen dieser Korpora können für die Schulung verwendet werden.
Dies ist die primäre (Standard-) Grundlinie.
Das Basissystem verwendet mehrere unabhängige Modelle:
1_asr_am )-trainiert auf Librispeech-Train-Clean-100 und Librispeech-Train-ooth-5002_xvect_extr ) - trainiert auf Voxceleb 1 & 2.3_ss_am )-trainiert auf Libritts-Train-Clean-100.4_nsf )-trainiert auf Libritts-Train-Clean-100. 
Alle vorbereiteten Modelle werden als Teil dieser Basislinie bereitgestellt (heruntergeladen von ./baseline/local/download_models.sh)
Dies ist eine zusätzliche Grundlinie.
Ausführen: ./run.sh --mcadams true
Es erfordert keine Trainingsdaten und basiert auf einfachen Signalverarbeitungstechniken unter Verwendung des MCADAMS -Koeffizienten.
Die Ergebnisdatei mit allen Metriken und allen Datensätzen zur Einreichung wird in: ./baseline/exp/results- date - time /results.txt generiert
Bitte sehen Sie
Für die Bewertungs- und Entwicklungsdatensätze.
Kontakt: [email protected]
Diese Arbeit wurde teilweise von der französischen Nationalforschungsagentur unter Projekten Harpocrates (ANR-19-DATA-0008) und Tiefdruck (ANR-18-18-23-0018) unterstützt. Projekt VoicePersonae.
Copyright (C) 2020
Dieses Programm ist kostenlose Software: Sie können es neu verteilt und/oder unter den Bestimmungen der GNU General Public Lizenz wie von der Free Software Foundation, entweder Version 3 der Lizenz veröffentlicht, oder (nach Ihrer Option) jede spätere Version ändern.
Dieses Programm wird in der Hoffnung verteilt, dass es nützlich sein wird, jedoch ohne Garantie; Ohne die implizite Garantie für Handelsfähigkeit oder Eignung für einen bestimmten Zweck. Weitere Informationen finden Sie in der GNU General Public Lizenz.
Sie hätten zusammen mit diesem Programm eine Kopie der GNU General Public Lizenz erhalten haben. Wenn nicht, siehe https://www.gnu.org/licenses/.
@inproceedings{tomashenko2020introducing,
author={N. Tomashenko and Brij Mohan Lal Srivastava and Xin Wang and Emmanuel Vincent and Andreas Nautsch and Junichi Yamagishi and Nicholas Evans and Jose Patino and Jean-François Bonastre and Paul-Gauthier Noé and Massimiliano Todisco},
title={{Introducing the VoicePrivacy Initiative}},
year=2020,
booktitle={Proc. Interspeech 2020},
pages={1693--1697},
doi={10.21437/Interspeech.2020-1333},
url={http://dx.doi.org/10.21437/Interspeech.2020-1333}
}
@article{tomashenko2022voiceprivacy,
title={The VoicePrivacy 2020 Challenge: Results and findings},
author={Tomashenko, Natalia and Wang, Xin and Vincent, Emmanuel and Patino, Jose and Srivastava, Brij Mohan Lal and No{'e}, Paul-Gauthier and Nautsch, Andreas and Evans, Nicholas and Yamagishi, Junichi and O’Brien, Benjamin and others},
journal={Computer Speech & Language},
volume={74},
pages={101362},
year={2022},
publisher={Elsevier},
url={https://doi.org/10.1016/j.csl.2022.101362}
}
article{tomashenkovoiceprivacy,
title={The {VoicePrivacy} 2020 {Challenge} Evaluation Plan},
author={Tomashenko, Natalia and Srivastava, Brij Mohan Lal and Wang, Xin and Vincent, Emmanuel and Nautsch, Andreas and Yamagishi, Junichi and Evans, Nicholas and Patino, Jose and Bonastre, Jean-Fran{c{c}}ois and No{'e}, Paul-Gauthier and Todisco, Massimiliano},
url={https://www.voiceprivacychallenge.org/docs/VoicePrivacy_2020_Eval_Plan_v1_3.pdf},
year={2020}
}
Für die Post-Evaluation-Analyse wurden neuartige Anonymisierungsmetriken in die Basisbewertung integriert:
