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Adversarial Disentanglement of Speaker Representation for Attribute-Driven Privacy Preservation., , , , , und . Interspeech, Seite 1902-1906. ISCA, (2021)The Privacy ZEBRA: Zero Evidence Biometric Recognition Assessment., , , , , , , und . INTERSPEECH, Seite 1698-1702. ISCA, (2020)Hiding Speaker's Sex in Speech Using Zero-Evidence Speaker Representation in an Analysis/Synthesis Pipeline., , , , , und . ICASSP, Seite 1-5. IEEE, (2023)Introducing the VoicePrivacy Initiative., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). INTERSPEECH, Seite 1693-1697. ISCA, (2020)Representing evidence for attribute privacy: bayesian updating, compositional evidence and calibration. (Représentation de la preuve pour le respect de la vie privée: inférence bayésienne, preuve compositionnelle et calibration).. University of Avignon, France, (2023)Towards a unified assessment framework of speech pseudonymisation., , , , , , und . Comput. Speech Lang., (2022)CGCNN: Complex Gabor Convolutional Neural Network on Raw Speech., , und . ICASSP, Seite 7724-7728. IEEE, (2020)A Bridge between Features and Evidence for Binary Attribute-Driven Perfect Privacy., , , , und . ICASSP, Seite 3094-3098. IEEE, (2022)Speech Pseudonymisation Assessment Using Voice Similarity Matrices., , , , , und . INTERSPEECH, Seite 1718-1722. ISCA, (2020)Revisiting and Improving Scoring Fusion for Spoofing-aware Speaker Verification Using Compositional Data Analysis., , , , und . CoRR, (2024)