Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Evaluation of speaker de-identification based on voice gender and age conversion

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F18%3A43951670" target="_blank" >RIV/49777513:23520/18:43951670 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://iris.elf.stuba.sk/JEEEC/data/pdf/2_118-05.pdf" target="_blank" >http://iris.elf.stuba.sk/JEEEC/data/pdf/2_118-05.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.2478/jee-2018-0017" target="_blank" >10.2478/jee-2018-0017</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Evaluation of speaker de-identification based on voice gender and age conversion

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Two basic tasks are covered in this paper. The first one consists in the design and practical testing of a new method for voice de-identification that changes the apparent age and/or gender of a speaker by multi-segmental frequency scale transformation combined with prosody modification. The second task is aimed at verification of applicability of a classifier based on Gaussian mixture models (GMM) to detect the original Czech and Slovak speakers after applied voice de-identification. The performed experiments confirm functionality of the developed gender and age conversion for all selected types of de-identification which can be objectively evaluated by the GMM-based open-set classifier. The original speaker detection accuracy was compared also for sentences uttered by German and English speakers showing language independence of the proposed method.

  • Název v anglickém jazyce

    Evaluation of speaker de-identification based on voice gender and age conversion

  • Popis výsledku anglicky

    Two basic tasks are covered in this paper. The first one consists in the design and practical testing of a new method for voice de-identification that changes the apparent age and/or gender of a speaker by multi-segmental frequency scale transformation combined with prosody modification. The second task is aimed at verification of applicability of a classifier based on Gaussian mixture models (GMM) to detect the original Czech and Slovak speakers after applied voice de-identification. The performed experiments confirm functionality of the developed gender and age conversion for all selected types of de-identification which can be objectively evaluated by the GMM-based open-set classifier. The original speaker detection accuracy was compared also for sentences uttered by German and English speakers showing language independence of the proposed method.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA16-04420S" target="_blank" >GA16-04420S: Kombinované využití fonetických a korpusově založených postupů při odstraňování rušivých jevů v řečové syntéze</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of ELECTRICAL ENGINEERING

  • ISSN

    1335-3632

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    69

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2

  • Stát vydavatele periodika

    SK - Slovenská republika

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    138-147

  • Kód UT WoS článku

    000440648400005

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85048633039