AegisVox：长时语音的隐私与临床信息分解保护框架
原文标题：AegisVox: Factorized Privacy and Clinical Preservation for Long-Form Speech
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论文提出 AegisVox，通过为说话人分配一致的替代声音、并对含身份标识的对话轮次做文档一致替换，在保护临床语音隐私的同时保留停顿、语速与角色等临床证据。在 390 段共 63.6 小时的模拟对话上对比两种语音渲染器，发现替换实现更好可能伴随更差的临床或说话人关联指标，强调需按用途评估权衡而非保证去标识或临床安全。
- 问题
- 临床语音既含身份信息又含停顿、语速等临床证据，去标识不能只保文字。
- 方法
- 为说话人分配一致替代声音，并对含身份标识的对话轮次做文档一致替换，实现因子化保护。
- 结果
- 390 段共 63.6 小时对话中，TTS 渲染完成 535/601 次替换，编解码方案为 453/601。
- 影响
- 做医疗语音产品的团队需按用途评估隐私与临床保真的权衡，不能假设去标识即安全。
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