了解语音识别的客户端隐私权衡
相应代码。
这是我们生成的样本的。
背景
现有的确保用户语音数据隐私的方法主要集中在服务器端方法上。 尽管改善服务器端的隐私可以减少某些安全问题,但用户仍然无法保持对客户端是否确保隐私的控制。 在本文中,我们定义,评估和探索了语音识别中客户端隐私的技术,其目标是在离开客户端设备之前保留原始语音数据的隐私。 首先,我们在确保性能,计算要求和隐私之间的客户端隐私方面正式权衡了几个权衡。 使用我们的权衡分析,我们对现有方法进行了大规模的实证研究,发现它们在至少一个度量标准上达不到要求。 我们的结果要求在这一关键领域进行更多研究,以迈向跨移动设备大规模大规模安全部署现实语音识别系统的一步
笔记
我们使用作为我们的ASR模型。
到GAN语音转换模型。
到VAE语音转换模型。
我们使用和来构建我们的信号处理方法。 详细信息在我们的中描述。
运行src/main.
2021-03-30 13:08:46
11KB
Python
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