Voice Privacy Challenge 2020
1.0.0
챌린지에 대한 자세한 내용은 챌린지 웹 사이트를 방문하십시오.
git clone --recurse-submodules https://github.com/Voice-Privacy-Challenge/Voice-Privacy-Challenge-2020.git레시피는 미리 훈련 된 익명화 모델을 사용합니다. 평가를 통해 기준 시스템을 실행하려면 :
cd baseline./run.sh . run.sh에서는 모델과 데이터를 다운로드하기 위해 사용자에게 챌린지 등록 중에 제공되는 비밀번호가 요청됩니다. 기준선 및 데이터에 대한 자세한 내용은 VoicePrivacy 2020 Challenge Evaluation Plan을 참조하십시오.
기준선 및 평가 스크립트의 최신 업데이트는 뉴스 및 업데이트 페이지를 방문하십시오.
결과 제출 마감일이 통과되었습니다. 기준선 모델 및 개발/평가 데이터에 액세스하려면 [email protected]로 "VoicePrivacy-2020"을 제목으로 보내십시오. 우편 기관에는 다음을 포함해야합니다. (i) 연락 담당자의 이름; (ii) 국가; (iii) 상태 (학업/비 학계).
익명화 시스템을위한 데이터 세트는 다음 Corpora*의 서브 세트로 구성됩니다.
*이 Corpora의 지정된 서브 세트 만 훈련에 사용될 수 있습니다.
이것은 기본 (기본값) 기준입니다.
기준 시스템은 몇 가지 독립적 인 모델을 사용합니다.
1_asr_am )-Librispeech-Train-Clean-100 및 Librispeech-Train-orther-500에 대한 교육2_xvect_extr ) - Voxceleb 1 & 2에서 교육을 받았습니다.3_ss_am )-Libritts-Train-Clean-100에 대한 교육.4_nsf )-Libritts-Train-Clean-100에서 교육을 받았습니다. 
모든 사기꾼 모델은이 기준선의 일부로 제공됩니다 (./baseline/local/download_models.sh에 의해 다운로드)
이것은 추가 기준입니다.
달리기 : ./run.sh --mcadams true
교육 데이터는 필요하지 않으며 McAdams 계수를 사용한 간단한 신호 처리 기술을 기반으로합니다.
모든 메트릭과 제출을위한 모든 데이터 세트가있는 결과 파일은 다음과 같이 생성됩니다. ./baseline/exp/results- date - time /results.txt
참조하십시오
평가 및 개발 데이터 세트.
연락처 : [email protected]
이 작업은 프랑스 국립 연구 기관의 프로젝트 하르로 크라테스 (ANR-19-DATA-0008)와 심해 (ANR-18- CE23-0018)의 유럽 연합의 Horizon 2020 연구 및 혁신 프로그램에 의해 825081에 의해 부분적으로 지원되었다. 목소리.
저작권 (c) 2020
이 프로그램은 무료 소프트웨어입니다. Free Software Foundation, 라이센스의 버전 3 또는 이후 버전에서 게시 한 GNU 일반 공개 라이센스의 조건에 따라 재분배 및/또는 수정할 수 있습니다.
이 프로그램은 유용 할 것이지만 보증이 없다는 희망으로 배포됩니다. 상업성 또는 특정 목적에 대한 적합성에 대한 묵시적 보증조차 없습니다. 자세한 내용은 GNU 일반 공개 라이센스를 참조하십시오.
이 프로그램과 함께 GNU 일반 공개 라이센스 사본을 받았어야합니다. 그렇지 않은 경우 https://www.gnu.org/licenses/를 참조하십시오.
@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}
}
평가 후 분석을 위해 소설 익명 메트릭은 기준 평가에 통합되었습니다.
