说话人对抗生成模型

不连累真实说话人

通过任意对任意训练策略,多个说话人匿名到批次平均伪说话人,避免指定真实说话人的隐私风险。

Chen, Liping · Chenyang, Guo · 77627473 · Lee, Kongaik · 凌震华

IEEE Transactions on Information Forensics and Security 2025

参数信息

训练数据集规模
960 hours
等错误率
0.0 %

技术优势

不用指定真实说话人

将批次内说话人匿名到平均伪说话人,避免侵犯个体隐私。

异步场景也能匿名

对每句话独立扰动,无需成对或批量处理,适合实时应用。

训练更稳定

结合非定向攻击与任意到任意策略的双重监督。

应用场景