HyperAIHyperAI
منذ 13 ساعات

تقييم تسرب الهوية في أنظمة إزالة تحديد المتكلم

Seungmin Seo, Oleg Aulov, Afzal Godil, Kevin Mangold
تقييم تسرب الهوية في أنظمة إزالة تحديد المتكلم
الملخص

تهدف عملية إزالة التعرف على المُتحدث إلى إخفاء هوية المُتحدث مع الحفاظ على وضوح الكلام الأساسي. نقدّم معيارًا يُقاس من خلاله التسرب المتبقي لمعلومات الهوية باستخدام ثلاث معدلات خطأ مكملة: معدل الخطأ المتساوي، ومعدل التوقيت التراكمي للاستجابة في مخطط التوائم، ودرجة التشابه في فضاء التضمينات التي تُقاس باستخدام تحليل الارتباط الرئيسي وتحليل بروكستس. أظهرت نتائج التقييم أن جميع أنظمة التعرف على المُتحدث المتطورة حاليًا تسرب معلومات حول الهوية. حيث أظهرت أفضل نظام أداءً في تقييمنا أداءً يفوق التخمين العشوائي بقدر ضئيل جدًا، في حين حقق النظام الأضعف معدل تطابق بنسبة 45% ضمن أول 50 مرشحًا بناءً على مخطط التوائم التراكمي (CMC). تُبرز هذه النتائج المخاطر المستمرة المتعلقة بالخصوصية في التقنيات الحالية لإزالة التعرف على المُتحدث.