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Enhancing Audio Quality in Speech Anonymization with Perception-Driven Loss
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究强调云端语音助手中语音匿名化的重要性，提出了一种基于人类听觉系统的感知驱动损失函数。使用该函数的VQVAE模型在自然性、可懂度和韵律上优于传统模型，同时保持说话者匿名性，并在多种数据集、语言和性别中表现良好。
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关键要点
- 本研究强调云端语音助手中语音匿名化的重要性。
- 提出了一种基于人类听觉系统的感知驱动损失函数。
- 使用该函数的VQVAE模型在自然性、可懂度和韵律上优于传统模型。
- 该模型能够保持说话者匿名性。
- 研究结果在多种数据集、语言和性别中表现良好。
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