Voice Privacy Challenge 2020
1.0.0
Visite o site do desafio para obter mais informações sobre o desafio.
git clone --recurse-submodules https://github.com/Voice-Privacy-Challenge/Voice-Privacy-Challenge-2020.gitA receita usa os modelos pré-treinados de anonimato. Para executar o sistema de linha de base com a avaliação:
cd baseline./run.sh . Em run.sh, para baixar modelos e dados, o usuário será solicitado a senha fornecida durante o registro do desafio. Para obter mais detalhes sobre a linha de base e os dados, consulte o plano de avaliação de desafio da Priventação Vozinha 2020
Para as atualizações mais recentes nos scripts de linha de base e avaliação, visite notícias e atualizações da página
O prazo para enviar resultados foi aprovado. Para acessar os modelos de linha de base e os dados de desenvolvimento/avaliação, envie um email para [email protected] com "VoicePrivacy-2020" como a linha de assunto. O corpo do correio deve incluir: (i) o nome da pessoa de contato; (ii) país; (iii) status (acadêmico/não acadêmico).
O conjunto de dados para a traing do sistema de anonimato consiste em subconjuntos dos seguintes corpora*:
*Somente subconjuntos especificados desses corpora podem ser usados para treinamento.
Esta é a linha de base primária (padrão).
O sistema de linha de base usa vários modelos independentes:
1_asr_am )-Treinado em LibreseChEech-Train-Clean-100 e LibriPeech-L-Other-5002_xvect_extr ) - treinado em voxceleb 1 e 2.3_ss_am )-treinado no Libritts-Train-Clean-100.4_nsf )-treinado no Libritts-Train-Clean-100. 
Todos os modelos pré -terem sido fornecidos como parte desta linha de base (baixados por ./baseline/local/download_models.sh)
Esta é uma linha de base adicional.
Para executar: ./run.sh --mcadams true
Não requer nenhum dados de treinamento e é baseado em técnicas simples de processamento de sinal usando o coeficiente de McAdams.
O arquivo de resultado com todas as métricas e todos os conjuntos de dados para envio será gerado em: ./baseline/exp/results- date - time /results.txt
Por favor, veja
Para os conjuntos de dados de avaliação e desenvolvimento.
Contato: [email protected]
Este trabalho foi apoiado em parte pela Agência Nacional de Pesquisa Francesa em Projetos Harpocrates (ANR-19-Data-0008) e profunda privacia (ANR-18-CE23-0018), pelo Horizon da União Europeia e do ScuriN da União Europeia e do ScuriN) e o ScuriN e o ScuriN) e o ScuriN e o Pesquisa.Priseh20 e o Pesquisas e a Scuryus e o Scuryu Scuryu e o HTTPS./WWW.CW.CWW.CHPRISH20 e o HTTPS./WWW.CWW.CHPRISH20 ARCORNECIMENTO e HTTPS./WWW.CW.CWW.Priseh20. Agência sob o projeto VoicePsonae.
Direitos autorais (c) 2020
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@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},
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}
@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 a análise pós-avaliação, novas métricas de anonimato foram integradas à avaliação da linha de base:
