Talinspelningar är en rik källa till personliga, känsliga uppgifter som kan användas för att stödja en uppsjö av olika tillämpningar, från hälsoprofilering till biometriskt erkännande. Det är därför viktigt att talinspelningar skyddas på ett tillfredsställande sätt så att de inte kan missbrukas. Ett sådant skydd i form av teknik för bevarande av privatlivet är nödvändigt för att säkerställa att i) de biometriska profilerna för en viss individ (t.ex. mellan olika operatörer av biometriska tjänster) är olänkbara, ii) läckta, krypterade biometriska uppgifter är oåterkalleliga och iii) biometriska referenser kan förnyas. Medan många tekniker för skydd av privatlivet har utvecklats för andra biometriska egenskaper, har mycket få lösningar föreslagits för att skydda privatlivet när det gäller talsignaler. Trots att integriteten bevaras har detta nu fått i uppdrag av den senaste tidens europeiska och internationella dataskyddsförordningar. I syfte att främja framsteg och samarbete mellan forskare inom tal, biometri och tillämpad kryptografi, ger denna undersökningsartikel en introduktion till fältet, med början i ett juridiskt perspektiv på integritetsbevarande när det gäller taldata. Därefter fastställs kraven för effektiv integritetsbevarande, granskning av generiska kryptografiska lösningar, följt av specifika tekniker som är tillämpliga på högtalarkarakterisering (biometriska tillämpningar) och talkarakterisering (icke-biometriska tillämpningar). Glancing vid icke-biometrics, metoder presenteras för att undvika funktions kryp, förhindra utnyttjande av biometrisk information, t.ex., för att peka ut en identitet i tal-assisterad sjukvård via I Nya framsteg i talar- och språkigenkänning och karakterisering.
Nautsch m.fl. i REF undersöka klyftan i utvecklingen av integritetsbevarande teknik för att skydda privatlivet när det gäller talsignaler och visa det väsentliga behovet av att tillämpa denna teknik för att skydda talare och talkarakterisering i talinspelningar.
Preserving Privacy in Speaker and Speech Characterisation
{'venue': 'Comput. Speech Lang.', 'journal': 'Comput. Speech Lang.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}