プライバシーと公平性に配慮した音声データセット生成

• 研究課題/領域番号: 24K21324
• 研究種目: 挑戦的研究(開拓)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分61:人間情報学およびその関連分野
• 研究機関: 国立情報学研究所
• 研究代表者: 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)
• 研究期間 (年度): 2024-06-28 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 25,870千円 (直接経費: 19,900千円、間接経費: 5,970千円); 2026年度: 8,710千円 (直接経費: 6,700千円、間接経費: 2,010千円); 2025年度: 8,580千円 (直接経費: 6,600千円、間接経費: 1,980千円); 2024年度: 8,580千円 (直接経費: 6,600千円、間接経費: 1,980千円)
• キーワード: 音声情報処理 / プライバシー / 公平性 / 生成モデル / 生成データ

研究開始時の研究の概要

本研究ではリアル音声データセットに近いデータセットそのものを「生成」するメタ機械学習法の実現に取り組む。 具体的には、(1)個人のプライバシー保護が適切になされ、(2)データバイアスと公平性も改善され、(3)リアル音声データセットに近い有用性も有する大規模音声データセットを生成する方法を探求し、評価する。具体的には、音声データセットのエンコーダ・デコーダモデル、音声の話者性に加え、センシティブな属性（発話内容、アクセント、年齢、性別等）に対してもプライバシー保護を行う手法、そして生成データセットの有用性を測る代表的利用タスク（音声認識・話者認識・性別認識等）における公平性に関して研究を行う。