联邦学习驱动的分布式声纹特征脱敏方法研究

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摘要：针对声纹特征所携带的个体身份敏感信息可能导致隐私泄露的问题，该文提出了一种基于联邦学习的分布式声纹特征去敏框架。该方法以自编码器为基础模型，通过在设备端实现非线性变换来抑制语音特征中具有身份区分性的频域结构信息。文章分析了基于自编码器的声纹脱敏原理，并研究了结合FedAvg算法的集成与训练策略。（剩余4873字）

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