| 研究課題/領域番号 |
18H04112
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
徳田 恵一 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20217483)
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| 研究分担者 |
山岸 順一 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (70709352)
南角 吉彦 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80397497)
橋本 佳 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10635907)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
44,070千円 (直接経費: 33,900千円、間接経費: 10,170千円)
2021年度: 8,580千円 (直接経費: 6,600千円、間接経費: 1,980千円)
2020年度: 10,270千円 (直接経費: 7,900千円、間接経費: 2,370千円)
2019年度: 11,180千円 (直接経費: 8,600千円、間接経費: 2,580千円)
2018年度: 14,040千円 (直接経費: 10,800千円、間接経費: 3,240千円)
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| キーワード | 音声プライバシー / マスキング / 音声合成 / 音声情報処理 / プライバシー技術 / プライバシー保護 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、音声に含まれる個人性と発話内容などのプライバシー情報を選択的に保護することを可能とする次世代音声プライバシー保護技術(PRISM: PRIvacy Selecting Masking)を確立することを目指し、実空間における音声プライバシー保護については合成音声を用いたマスキングによる手法を、サイバースペースにおける音声プライバシー保護については深層学習による機械学習による手法を提案し、それぞれ有効性を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
スマートスピーカーなどの音声を入力とするシステムの普及により，音声に含まれるプライバシー情報が収集されるといったプライバシーの侵害が懸念されている。音声には、個人の特定だけでなく、年齢や性別、発話内容など、様々なプライバシー情報が含まれているが、本研究で確立した選択的音声プライバシー保護技術によれば、場所や状況、発話内容等に応じ、それぞれに適した形で音声プライバシー情報を保護することが可能となり、今後のネットワーク化された情報社会において、安心して音声インタフェースを利用することが可能となる。
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