说话人匿名化

该文针对仅混淆音色后韵律节奏仍会泄露身份的问题，用离散语音单元加时长预测与单元声码器同时改写音色与节奏，在非音色攻击下半知情评估取得相对 32% 的提升，代价是词错误率上升到 7% 量级且自然度轻微下降。

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该文在 MPS 和 SpeechOcean 儿童朗读数据上比较 VTLN 加移调、McAdams 系数与神经编解码 NACLM，报告 VTLN 在 α=1.2 加负半音移调时隐私与可懂度韵律保持最均衡，而 NACLM 隐私最强但词错误率和韵律失真代价最大。

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该文在 nêhiyawêwin 与 SENĆOTEN 上比较推理时改风格嵌入、现成 SeedVC 与英数据多语言训练三路线，报告带语言嵌入的多语言训练匿名化最稳，而无语言嵌入与 SeedVC 分别付出英语口音与质量下降代价。