Voice Privacy Challenge 2020
1.0.0
Visite el sitio web de desafíos para obtener más información sobre el desafío.
git clone --recurse-submodules https://github.com/Voice-Privacy-Challenge/Voice-Privacy-Challenge-2020.gitLa receta utiliza los modelos de anonimato previamente capacitados. Para ejecutar el sistema de referencia con la evaluación:
cd baseline./run.sh . En run.sh, para descargar modelos y datos, el usuario se solicitará la contraseña que se proporciona durante el registro de desafío. Para obtener más detalles sobre la línea de base y los datos, consulte el Plan de Evaluación del Desafío VoicePrivacy 2020
Para obtener las últimas actualizaciones en los scripts de base y evaluación, visite la página de noticias y actualizaciones
La fecha límite para enviar resultados ha pasado. Para acceder a los modelos de referencia y los datos de desarrollo/evaluación, envíe un correo electrónico a [email protected] con "VoicePrivacy-2020" como línea de asunto. El cuerpo del correo debe incluir: (i) el nombre de la persona de contacto; (ii) país; (iii) Estado (académico/no académico).
El Traing del sistema de datos para el sistema de anonimización consiste en subconjuntos de los siguientes corpus*:
*Solo los subconjuntos especificados de estos corpus se pueden usar para capacitación.
Esta es la línea de base principal (predeterminada).
El sistema de referencia utiliza varios modelos independientes:
1_asr_am )-Entrenado en Librispeech-Train-Clean-100 y Librispeech-Train-Otro-5002_xvect_extr ) - Entrenado en VoxCeleb 1 y 2.3_ss_am )-Entrenado en Libritts-Train-Clean-100.4_nsf )-Entrenado en Libritts-Train-Clean-100. 
Todos los modelos previos a la aparición se proporcionan como parte de esta línea de base (descargada por ./baseline/local/download_models.sh)
Esta es una línea de base adicional.
Para ejecutar: ./run.sh --mcadams true
No requiere ningún datos de capacitación y se basa en técnicas simples de procesamiento de señales utilizando el coeficiente de McAdams.
El archivo de resultados con todas las métricas y todos los conjuntos de datos para su envío se generará en: ./baseline/EXP/RESULTS- date - time /Results.txt
Por favor vea
para los conjuntos de datos de evaluación y desarrollo.
Contacto: [email protected]
Este trabajo fue apoyado en parte por la Agencia Nacional de Investigación Francesa bajo Projects Harpocrates (ANR-19-DATA-0008) y la privacidad profunda (ANR-18- CE23-0018), por el programa de investigación e innovación Horizon 2020 de la Unión Europea 2020 bajo el Acuerdo de subvención No. 825081 (HTTPS://WWW.C.compriseH2020.EU/), y por el Acuerdo de Subvención por la Agencia Nacional de Investigación de Japón y la Agencia Nacional de Japonesa y la Agencia Japón de Investigación y la Agencia Japón y la Agencia de la Tecnología de Japón y la Agencia de la Tecnología de Japón y la Agencia de la Tecnología de Japón y la Agencia de la Tecnología Japón y la AGENCIA JAPÍ Voicepersonae.
Copyright (c) 2020
Este programa es un software gratuito: puede redistribuirlo y/o modificarlo bajo los términos de la Licencia Pública General de GNU publicada por Free Software Foundation, ya sea la versión 3 de la licencia o (a su opción) cualquier versión posterior.
Este programa se distribuye con la esperanza de que sea útil, pero sin ninguna garantía; Sin siquiera la garantía implícita de comerciabilidad o estado físico para un propósito particular. Vea la Licencia Pública General de GNU para más detalles.
Debería haber recibido una copia de la Licencia Pública General de GNU junto con este programa. Si no, consulte 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}
}
Para el análisis posterior a la evaluación, las nuevas métricas de anonimato se han integrado a la evaluación de referencia:
