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Добірка наукової літератури з теми "Anonymisation de la voix"

Автор: Grafiati
Опубліковано: 21 травня 2022

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Зміст

  1. Статті в журналах
  2. Дисертації
  3. Книги
  4. Частини книг
  5. Тези доповідей конференцій
  6. Звіти організацій

Статті в журналах з теми "Anonymisation de la voix":

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Nunan, Daniel, and MariaLaura Di Domenico. "Exploring Reidentification Risk: Is Anonymisation a Promise we can Keep?" International Journal of Market Research 58, no. 1 (January 2016): 19–34. http://dx.doi.org/10.2501/ijmr-2016-004.

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Анотація:
The anonymisation of personal data has multiple purposes within research: as a marker of ethical practice, a means of reducing regulation and as a safeguard for protecting respondent privacy. However, the growing capabilities of technology to gather and analyse data have raised concerns over the potential reidentification of anonymised datasets. This has sparked a wide-ranging debate among both academic researchers and policy makers as to whether anonymisation can continue to be relied upon. This debate has the potential to create important implications for market research. This paper analyses the key arguments both for and against anonymisation as an effective tool given the changing technological environment. We consider the future position of anonymisation and question whether anonymisation can retain its key role given the potential impact on both respondent trust and the nature of self-regulation within market research.
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Rock, Frances. "Policy and Practice in the Anonymisation of Linguistic Data." International Journal of Corpus Linguistics 6, no. 1 (December 17, 2001): 1–26. http://dx.doi.org/10.1075/ijcl.6.1.01roc.

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Анотація:
What is anonymisation? This paper addresses this question, its relationship to linguistic data and its potential importance to corpus builders and users. It examines attitudes towards anonymisation such as hostility and disinterest and investigates relevant rights, responsibilities, and obligations. The paper then overviews and critiques methods of anonymisation and seeks to assess which items should be anonymised and which maintained. Finally, some troublesome and noteworthy cases are presented as evidence of the need for sensitive, realistic consideration of this issue. The paper was developed through consultation with researchers from the international community of corpus builders and users and, therefore, reflects the diversity of attittude and practice currently at large. It addresses this variability by finally proposing methods for systematic assessment of the need for anonymisation within individual corpora.
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Dubois, Pierre. "Voix naturelle, voix dénaturée, voix maîtrisée." Sillages critiques, no. 7 (April 1, 2005): 27–48. http://dx.doi.org/10.4000/sillagescritiques.1030.

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4

Porge, Erik. "Les voix, la voix." Essaim 26, no. 1 (2011): 7. http://dx.doi.org/10.3917/ess.026.0007.

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Gillie, Claire. "« Voix crues, voix dévoyées »." Insistance 4, no. 1 (2010): 121. http://dx.doi.org/10.3917/insi.004.0121.

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6

Jacquin, Danielle. "Les autobiographies gaéliques : voix personnelle, voix collective, voix mythique." Études irlandaises 23, no. 1 (1998): 13–25. http://dx.doi.org/10.3406/irlan.1998.1426.

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de Haro-Olmo, Francisco José, Ángel Jesús Varela-Vaca, and José Antonio Álvarez-Bermejo. "Blockchain from the Perspective of Privacy and Anonymisation: A Systematic Literature Review." Sensors 20, no. 24 (December 14, 2020): 7171. http://dx.doi.org/10.3390/s20247171.

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Анотація:
The research presented aims to investigate the relationship between privacy and anonymisation in blockchain technologies on different fields of application. The study is carried out through a systematic literature review in different databases, obtaining in a first phase of selection 199 publications, of which 28 were selected for data extraction. The results obtained provide a strong relationship between privacy and anonymisation in most of the fields of application of blockchain, as well as a description of the techniques used for this purpose, such as Ring Signature, homomorphic encryption, k-anonymity or data obfuscation. Among the literature researched, some limitations and future lines of research on issues close to blockchain technology in the different fields of application can be detected. As conclusion, we extract the different degrees of application of privacy according to the mechanisms used and different techniques for the implementation of anonymisation, being one of the risks for privacy the traceability of the operations.
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Grau, Bernardo Cuenca, and Egor V. Kostylev. "Logical Foundations of Linked Data Anonymisation." Journal of Artificial Intelligence Research 64 (February 16, 2019): 253–314. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.11355.

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Анотація:
The widespread adoption of the Linked Data paradigm has been driven by the increasing demand for information exchange between organisations, as well as by regulations in domains such as health care and governance that require certain data to be published. In this setting, sensitive information is at high risk of disclosure since published data can be often seamlessly linkedwith arbitrary external data sources.In this paper we lay the logical foundations of anonymisation in the context of Linked Data. We consider anonymisations of RDF graphs (and, more generally, relational datasets with labelled nulls) and define notions of policy-compliant and linkage-safe anonymisations. Policy compliance ensures that an anonymised dataset does not reveal any sensitive information as specified by a policy query. Linkage safety ensures that an anonymised dataset remains compliant even if it is linked to (possibly unknown) external datasets available on the Web, thus providing provable protection guarantees against data linkage attacks. We establish the computational complexity of the underpinning decision problems both under the open-world semantics inherent to RDF and under the assumption that an attacker has complete, closed-world knowledge over some parts of the original data.
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MOUREY, Laurent. "Une voix pleine de voix." Le français aujourd'hui 150, no. 3 (2005): 71. http://dx.doi.org/10.3917/lfa.150.0071.

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10

Bissoondath, Neil. "Voix." Études littéraires 39, no. 3 (2008): 103. http://dx.doi.org/10.7202/037615ar.

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Дисертації з теми "Anonymisation de la voix":

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Srivastava, Brij Mohan Lal. "Anonymisation du locuteur : représentation, évaluation et garanties formelles." Thesis, Université de Lille (2018-2021), 2021. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDMADIS/2021/2021LILUB029.pdf.

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Анотація:
L'émergence et la généralisation des interfaces vocales présentesdans les téléphones, les applications mobiles et les assistantsnumériques ont permis de faciliter la communication entre les citoyens,utilisateurs d'un service, et les prestataires de services. Citons àtitre d'exemple l'utilisation de mots de passe vocaux pour lesopérations bancaires, des haut-parleurs intelligents personnalisés, etc.Pour réaliser ces innovations, la collecte massive de données vocalesest essentielle aux entreprises comme aux chercheurs. Mais le stockagecentralisé à grande échelle des données vocales pose de graves menaces àla vie privée des locuteurs. En effet, le stockage centralisé estvulnérable aux menaces de cybersécurité qui, lorsqu'elles sont combinéesavec des technologies vocales avancées telles que le clonage vocal, lareconnaissance du locuteur et l'usurpation d'identité peuvent conférer àune entité malveillante la capacité de ré-identifier les locuteurs et devioler leur vie privée en accédant à leurs caractéristiques biométriquessensibles, leurs états émotionnels, leurs attributs de personnalité,leurs conditions pathologiques, etc.Les individus et les membres de la société civile du monde entier, etparticulièrement en Europe, prennent conscience de cette menace. Avecl'entrée en vigueur du règlement général sur la protection des données(RGPD), plusieurs initiatives sont lancées, notamment la publication delivres blancs et de lignes directrices, pour sensibiliser les masses etréguler les données vocales afin que la vie privée des citoyens soitprotégée.Cette thèse constitue un effort pour soutenir de telles initiatives etpropose des solutions pour supprimer l'identité biométrique deslocuteurs des signaux de parole, les rendant ainsi inutiles pourré-identifier les locuteurs qui les ont prononcés.Outre l'objectif de protéger l'identité du locuteur contre les accèsmalveillants, cette thèse vise à explorer les solutions qui le font sansdégrader l'utilité de la parole.Nous présentons plusieurs schémas d'anonymisation basés sur des méthodesde conversion vocale pour atteindre ce double objectif. La sortie detels schémas est un signal vocal de haute qualité qui est utilisablepour la publication et pour un ensemble de tâches en aval.Tous les schémas sont soumis à un protocole d'évaluation rigoureux quiest l'un des apports majeurs de cette thèse.Ce protocole a conduit à la découverte que les approches existantes neprotègent pas efficacement la vie privée et a ainsi directement inspirél'initiative VoicePrivacy qui rassemble les individus, l'industrie et lacommunauté scientifique pour participer à la construction d'un schémad'anonymisation robuste.Nous introduisons une gamme de schémas d'anonymisation dans le cadre del'initiative VoicePrivacy et prouvons empiriquement leur supériorité entermes de protection de la vie privée et d'utilité.Enfin, nous nous efforçons de supprimer l'identité résiduelle dulocuteur du signal de parole anonymisé en utilisant les techniquesinspirées de la confidentialité différentielle. De telles techniquesfournissent des garanties analytiques démontrables aux schémasd'anonymisation proposés et ouvrent des portes pour de futures recherches.En pratique, les outils développés dans cette thèse sont un élémentessentiel pour établir la confiance dans tout écosystème logiciel où lesdonnées vocales sont stockées, transmises, traitées ou publiées. Ilsvisent à aider les organisations à se conformer aux règles mandatées parles gouvernements et à donner le choix aux individus qui souhaitentexercer leur droit à la vie privée
Large-scale centralized storage of speech data poses severe privacy threats to the speakers. Indeed, the emergence and widespread usage of voice interfaces starting from telephone to mobile applications, and now digital assistants have enabled easier communication between the customers and the service providers. Massive speech data collection allows its users, for instance researchers, to develop tools for human convenience, like voice passwords for banking, personalized smart speakers, etc. However, centralized storage is vulnerable to cybersecurity threats which, when combined with advanced speech technologies like voice cloning, speaker recognition, and spoofing, may endow a malicious entity with the capability to re-identify speakers and breach their privacy by gaining access to their sensitive biometric characteristics, emotional states, personality attributes, pathological conditions, etc.Individuals and the members of civil society worldwide, and especially in Europe, are getting aware of this threat. With firm backing by the GDPR, several initiatives are being launched, including the publication of white papers and guidelines, to spread mass awareness and to regulate voice data so that the citizens' privacy is protected.This thesis is a timely effort to bolster such initiatives and propose solutions to remove the biometric identity of speakers from speech signals, thereby rendering them useless for re-identifying the speakers who spoke them.Besides the goal of protecting the speaker's identity from malicious access, this thesis aims to explore the solutions which do so without degrading the usefulness of speech.We present several anonymization schemes based on voice conversion methods to achieve this two-fold objective. The output of such schemes is a high-quality speech signal that is usable for publication and a variety of downstream tasks.All the schemes are subjected to a rigorous evaluation protocol which is one of the major contributions of this thesis.This protocol led to the finding that the previous approaches do not effectively protect the privacy and thereby directly inspired the VoicePrivacy initiative which is an effort to gather individuals, industry, and the scientific community to participate in building a robust anonymization scheme.We introduce a range of anonymization schemes under the purview of the VoicePrivacy initiative and empirically prove their superiority in terms of privacy protection and utility.Finally, we endeavor to remove the residual speaker identity from the anonymized speech signal using the techniques inspired by differential privacy. Such techniques provide provable analytical guarantees to the proposed anonymization schemes and open up promising perspectives for future research.In practice, the tools developed in this thesis are an essential component to build trust in any software ecosystem where voice data is stored, transmitted, processed, or published. They aim to help the organizations to comply with the rules mandated by civil governments and give a choice to individuals who wish to exercise their right to privacy
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Dongo, Escalante Irvin Franco Benito. "Anonymisation de documents RDF." Thesis, Pau, 2017. http://www.theses.fr/2017PAUU3045/document.

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Анотація:
Avec l'avancée du Web Sémantique et des initiatives Open Linked Data, une grande quantité de documents RDF sont disponibles sur Internet. L'objectif est de rendre ces données lisibles pour les humains et les machines, en adoptant des formats spéciaux et en les connectant à l'aide des IRIs (International Resource Identifier), qui sont des abstractions de ressources réelles du monde. L’augmentation du nombre de données publiées et partagées augmente également le nombre d’informations sensibles diffusées. En conséquence, la confidentialité des entités d'intérêts (personnes, entreprises, etc.) est un véritable défi, nécessitant des techniques spéciales pour assurer la confidentialité et la sécurité adéquate des données disponibles dans un environnement où chaque utilisateur a accès à l'information sans aucune restriction (Web).Ensuite, trois aspects principaux sont considérés pour assurer la protection de l'entité: (i) Préserver la confidentialité, en identifiant les données qui peuvent compromettre la confidentialité des entités (par exemple, les identifiants, les quasi-identifiants); (ii) Identifier l'utilité des données publiques pour diverses applications (par exemple, statistiques, tests, recherche); et (iii) Les connaissances antérieures du modèle qui peuvent être utilisées par les pirates informatiques (par exemple, le nombre de relations, une relation spécifique, l'information d'un nœud).L'anonymisation est une technique de protection de la confidentialité qui a été appliquée avec succès dans les bases de données et les graphes. Cependant, les études sur l'anonymisation dans le contexte des documents RDF sont très limitées. Ces études sont les travaux initiaux de protection des individus sur des documents RDF, puisqu'ils montrent les approches pratiques d'anonymisation pour des scénarios simples comme l'utilisation d'opérations de généralisation et d'opérations de suppression basées sur des hiérarchies. Cependant, pour des scénarios complexes, où une diversité de données est présentée, les approches d'anonymisations existantes n'assurent pas une confidentialité suffisante.Ainsi, dans ce contexte, nous proposons une approche d'anonymisation, qui analyse les voisins en fonction des connaissances antérieures, centrée sur la confidentialité des entités représentées comme des nœuds dans les documents RDF. Notre approche de l'anonymisation est capable de fournir une meilleure confidentialité, car elle prend en compte la condition de la diversité de l'environnement ainsi que les voisins (nœuds et arêtes) des entités d'intérêts. En outre, un processus d'anonymisation automatique est assuré par l'utilisation d'opérations d'anonymisations associées aux types de données
With the advance of the Semantic Web and the Open Linked Data initiatives, a huge quantity of RDF data is available on Internet. The goal is to make this data readable for humans and machines, adopting special formats and connecting them by using International Resource Identifiers (IRIs), which are abstractions of real resources of the world. As more data is published and shared, sensitive information is also provided. In consequence, the privacy of entities of interest (e.g., people, companies) is a real challenge, requiring special techniques to ensure privacy and adequate security over data available in an environment in which every user has access to the information without any restriction (Web). Then, three main aspects are considered to ensure entity protection: (i) Preserve privacy, by identifying and treating the data that can compromise the privacy of the entities (e.g., identifiers, quasi-identifiers); (ii) Identify utility of the public data for diverse applications (e.g., statistics, testing, research); and (iii) Model background knowledge that can be used for adversaries (e.g., number of relationships, a specific relationship, information of a node). Anonymization is one technique for privacy protection that has been successfully applied in practice for databases and graph structures. However, studies about anonymization in the context of RDF data, are really limited. These studies are initial works for protecting individuals on RDF data, since they show a practical anonymization approach for simple scenarios as the use of generalization and suppression operations based on hierarchies. However, for complex scenarios, where a diversity of data is presented, the existing anonymization approaches does not ensure an enough privacy. Thus, in this context, we propose an anonymization framework, which analyzes the neighbors according to the background knowledge, focused on the privacy of entities represented as nodes in the RDF data. Our anonymization approach is able to provide better privacy, since it takes into account the l-diversity condition as well as the neighbors (nodes and edges) of entities of interest. Also, an automatic anonymization process is provided by the use of anonymization operations associated to the datatypes
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Cohen-Hadria, Alice. "Estimation de descriptions musicales et sonores par apprentissage profond." Thesis, Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS607.

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Анотація:
En Music Information Retrieval (MIR, ou recherche d'information musicales) et en traitement de la parole, les outils d'apprentissage automatique deviennent de plus en plus standard. En particulier, de nombreux systèmes état de l'art reposent désormais sur l'utilisation des réseaux de neurones. Nous présenterons le travail effectué pour résoudre quatre tâches de traitement de la musique ou de la parole, en utilisant de réseaux de neurones. Plus précisément, nous utiliserons des réseaux de neurones convolutionnels, dont l'utilisation a permis de nombreuses avancées notamment en traitement d'image. La première tâche présentée sera l'estimation de structure musicale. Pour cette tâche, nous montrerons à quel point le choix de la représentation en entrée des réseaux de neurones convolutionnels peut être critique pour l'estimation de structure. La deuxième tâche présentée sera la détection de la voix chantée. Dans cette partie, nous expliquerons comment utiliser un modèle de détection de la voix afin d'aligner automatiquement des paroles et des pistes audio. La séparation de voix chantée sera la troisième tâche présentée. Pour cette tâche, nous présenterons une stratégie d'augmentation de données, un moyen d'augmenter considérablement la taille d'un ensemble d'entraînement. Enfin, nous aborderons l'anonymisation vocale dans des enregistrements urbains. Nous présenterons une méthode d'anonymisation qui masque le contenu et floute l'identité du locuteur, tout en préservant la scène acoustique restante
In Music Information Retrieval (MIR) and voice processing, the use of machine learning tools has become in the last few years more and more standard. Especially, many state-of-the-art systems now rely on the use of Neural Networks.In this thesis, we propose a wide overview of four different MIR and voice processing tasks, using systems built with neural networks. More precisely, we will use convolutional neural networks, an image designed class neural networks. The first task presented is music structure estimation. For this task, we will show how the choice of input representation can be critical, when using convolutional neural networks. The second task is singing voice detection. We will present how to use a voice detection system to automatically align lyrics and audio tracks.With this alignment mechanism, we have created the largest synchronized audio and speech data set, called DALI. Singing voice separation is the third task. For this task, we will present a data augmentation strategy, a way to significantly increase the size of a training set. Finally, we tackle voice anonymization. We will present an anonymization method that both obfuscate content and mask the speaker identity, while preserving the acoustic scene
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Martínez, Lluís Sergio. "Ontology based semantic anonymisation of microdata." Doctoral thesis, Universitat Rovira i Virgili, 2013. http://hdl.handle.net/10803/108961.

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Анотація:
The exploitation of microdata compiled by statistical agencies is of great interest for the data mining community. However, such data often include sensitive information that can be directly or indirectly related to individuals. Hence, an appropriate anonymisation process is needed to minimise the risk of disclosing identities and/or confidential data. In the past, many anonymisation methods have been developed to deal with numerical data, but approaches tackling the anonymisation of non-numerical values (e.g. categorical, textual) are scarce and shallow. Since the utility of this kind of information is closely related to the preservation of its meaning, in this work, the notion of semantic similarity is used to enable a semantically coherent interpretation. Ontologies are the basic pillar to propose a semantic framework that enables the management and transformation of categorical attributes, defining different operators that take into account the underlying semantics of the data values. The application of the operators defined in this semantic framework to the data anonymisation task allows the development of three anonymisation methods especially tailored to categorical attributes: Semantic Recoding, Semantic and Adaptive Microaggregation and Semantic Resampling. In addition a new Semantic Record linkage method is proposed, which considers data semantics in order to more accurately evaluate the disclosure risk of anonymised non-numerical data. The proposed methods have been extensively evaluated with real datasets with encouraging results. Experimental results show that a semantic-based treatment of categorical attributes significantly improves the semantic interpretability and utility of the anonymised data.
L’explotació de microdades compilades pels Instituts d’Estadística és de gran interès per la comunitat de mineria de dades. No obstant, aquest tipus de dades sovint inclouen informació sensible que pot ser, directa o indirectament, relacionada amb els individus. Per tant, es necessita fer un procés d’anonimització apropiat per minimitzar el risc de revelació de les identitats i/o les dades confidencials. En el passat, molts mètodes d’anonimització han estat desenvolupats per tractar dades numèriques, però els enfocaments que aborden l’anonimització de dades no numèriques (per exemple dades categòriques) són escassos i superficials. Com que la utilitat d’aquest tipus de dades està properament relacionada amb la preservació del seu significat, en aquest treball, s’utilitza la noció de similitud semàntica per aconseguir una interpretació semàntica coherent. Les ontologies són el pilar basic per proposar un entorn de treball semàntic que permeti el manegament i transformació d’atributs categòrics, definint diversos operadors que tenen en compte la semàntica subjacent dels valors de les dades. La aplicació dels operadors definits en aquest entorn de treball semàntic per tasques d’anonimització, permet el desenvolupament de tres mètodes dissenyats especialment per atributs categòrics: Recodificació semàntica, Microagregació adaptativa i Remostreig semàntic. A més, es proposa un nou mètode d’enllaçaments de registres, el qual considera la semàntica de les dades amb la finalitat d’avaluar d’una forma més precisa el risc de revelació de les dades no numèriques anonimitzades. Els mètodes proposats han sigut avaluats extensament amb conjunts de dades reals amb resultats encoratjadors. Els resultats experimentals mostren que el tractament basat en la semàntica d’atributs categòrics millora significativament la interpretabilitat semàntica i la utilitat de les dades anonimitzades.
La explotación de microdatos compilados por los Institutos de Estadística es de gran interés para la comunidad de minería de datos. No obstante, este tipo de datos frecuentemente incluyen información sensible que puede ser, directa o indirectamente, relacionada con los individuos. Por tanto, se necesita realizar un proceso de anonimización apropiado para minimizar el riesgo de revelación de las identidades y/o los datos confidenciales. En el pasado, muchos métodos de anonimización han sido desarrollados para tratar datos numéricos, pero los enfoques que abordan la anonimización de datos no numéricos (por ejemplo datos categóricos) son escasos y superficiales. Como que la utilidad de este tipo de datos está cercanamente relacionada con la preservación de su significado, en este trabajo se utiliza la noción de similitud semántica para conseguir una interpretación semántica coherente. Las ontologías son el pilar básico para proponer un entorno de trabajo semántico que permita el manejo y transformación de atributos categóricos, definiendo diversos operadores que tienen en cuenta la semántica subyacente de los valores de los datos. La aplicación de los operadores definidos en este entorno de trabajo semántico para tareas de anonimización, permite el desarrollo de tres métodos diseñados especialmente para atributos categóricos: Recodificación semántica, Microagregación adaptativa y Remuestreo semántico. Además, se propone un nuevo método de enlazamiento de registros, el cual considera la semántica de los datos con la finalidad de evaluar de una forma más precisa el riesgo de revelación de loa datos no numéricos anonimizados. Los métodos propuestos han sido evaluados extensamente con conjuntos de datos reales con resultados alentadores. Los resultados experimentales muestran que el tratamiento basado en la semántica de atributos categóricos mejora significativamente la interpretabilidad semántica y la utilidad de los datos anonimizados.
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APRUZZESE, HELENE. "Analyse acoustique objective de la voix apres laryngectomie totale : voix oesophagienne et voix d'implant phonatoire." Lyon 1, 1993. http://www.theses.fr/1993LYO1M178.

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Perreve, Clotilde. "La voix de l'indicible. Etude metapsychologique de la "voix autistique"." Paris 7, 1999. http://www.theses.fr/1999PA070015.

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Анотація:
L'etude de la voix dans le silence de son expression devoile une nouvelle origine du langage. Elle vient remplacer l'examen du signe classique definie par les philosophes et par les musiciens de cette periode, ce qui implique une modification du langage de l'inconscient, definit jusque la comme signe par freud et comme signifiant par lacan. L'articulation des perspectives historiques et psychanalytiques identifie le geste dans cette construction, ce qui remet en question le statut psychanalytique de la representation. L'etude clinique de la voix dans le mutisme autistique conduit alors a reenvisager la metapsychologie. La bipolarite du geste sonore et du geste muet rythmee par la rencontre et par la violence originaire organise un duo passionnel qui se deploie jusqu'au cri. Ce nouveau langage de l'inconscient ne se refere plus a la representation, mais a la voix. La voix se situe alors au-dela de l'image, dans l'espace du vocal. Ce lieu permet de construire un miroir vocal. La voix y devient echo du desir, ecriture premiere, vocale, de la psyche et modifie ainsi les fondements de l'inconscient
To study the voice in the silence of its expression reveals a new origin of language. Such a study replaces an examination of the sign as defined by philosophers and musicians during the classical period, and implies a modification of the language of the unconscious, considered until now as a sign by freud and as a signifier by lacan. The combined historical and psychoanalytical points of view identify the gesture in this construction, and put in question the psychoanalytical status of representation. The clinical study of the voice in autistic muteness leads us to reconsider the content of metapsychology. Through the bipolarity of the sound gesture and the soundless gesture, subnitted to the rhythm of encounter, and of primitive, submitted to the rhythm of encounter, and of primitive violence, a duo of passion is organized, wich in its paroxysm, extends to scream. This new language of the unconscious does not refer to representation but to voice. Thus voice finds itself located begoud the image, within the space of the vocal. Through this space, we are able to construct a vocal mirror, in wich the voice becomes an echo of desire, as a primitive, vocal writing of the psyche, and thus modifies the basis of the unconscious
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Chetty, Nirvashnee. "Privacy preserving data anonymisation: an experimental examination of customer data for POPI compliance in South Africa." Master's thesis, University of Cape Town, 2020. http://hdl.handle.net/11427/32448.

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Data has become an essential commodity in this day and age. Organisations want to share the massive amounts of data that they collect as a way to leverage and grow their businesses. On the other hand, the need to maintain privacy is critical in order to avoid the release of sensitive information. This has been shown to be a constant challenge, namely the trade-off between preserving privacy and data utility [1]. This study performs an evaluation of privacy models together with their relevant tools and techniques to ascertain whether data can be anonymised in such a way that it can be in compliance with the Protection of Personal Information (POPI) Act and preserve the privacy of individuals. The results of this research should provide a practical solution for organisations in South Africa to adequately anonymise customer data to ensure POPI Act compliance with the use of a software tool. An experimental environment was setup with the ARX de-identification tool as the tool of choice to implement the privacy models. Two privacy models, namely k-anonymity and ldiversity, were tested on a publicly available data set. Data quality models as well as privacy risk measures were implemented. The results of the study showed that when taking both data utility and privacy risks into consideration, neither privacy model was the clear winner. The K-anonymity privacy model was a better choice for data utility, whereas the l-diversity privacy model was a better choice for privacy preservation by reducing re-identification risks. Therefore, in relation to the aim of the study which is to compare the results of data anonymisation to ensure that data privacy needs are met more than data utility, the result showed that the l-diversity privacy model was the preferred model. Finally, considering that the POPI Act is still awaiting the final step to be promulgated, there is time to conduct further experiments in the various ways to practically implement and apply data anonymisation techniques in the day-to-day processing of data and information in South Africa.
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Ly, Antoine. "Algorithmes de machine learning en assurance : solvabilité, textmining, anonymisation et transparence." Thesis, Paris Est, 2019. http://www.theses.fr/2019PESC2030/document.

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En été 2013, le terme de "Big Data" fait son apparition et suscite un fort intérêt auprès des entreprises. Cette thèse étudie ainsi l'apport de ces méthodes aux sciences actuarielles. Elle aborde aussi bien les enjeux théoriques que pratiques sur des thématiques à fort potentiel comme l'textit{Optical Character Recognition} (OCR), l'analyse de texte, l'anonymisation des données ou encore l'interprétabilité des modèles. Commençant par l'application des méthodes du machine learning dans le calcul du capital économique, nous tentons ensuite de mieux illustrer la frontrière qui peut exister entre l'apprentissage automatique et la statistique. Mettant ainsi en avant certains avantages et différentes techniques, nous étudions alors l'application des réseaux de neurones profonds dans l'analyse optique de documents et de texte, une fois extrait. L'utilisation de méthodes complexes et la mise en application du Réglement Général sur la Protection des Données (RGPD) en 2018 nous a amené à étudier les potentiels impacts sur les modèles tarifaires. En appliquant ainsi des méthodes d'anonymisation sur des modèles de calcul de prime pure en assurance non-vie, nous avons exploré différentes approches de généralisation basées sur l'apprentissage non-supervisé. Enfin, la réglementation imposant également des critères en terme d'explication des modèles, nous concluons par une étude générale des méthodes qui permettent aujourd'hui de mieux comprendre les méthodes complexes telles que les réseaux de neurones
In summer 2013, the term "Big Data" appeared and attracted a lot of interest from companies. This thesis examines the contribution of these methods to actuarial science. It addresses both theoretical and practical issues on high-potential themes such as textit{Optical Character Recognition} (OCR), text analysis, data anonymization and model interpretability. Starting with the application of machine learning methods in the calculation of economic capital, we then try to better illustrate the boundary that may exist between automatic learning and statistics. Highlighting certain advantages and different techniques, we then study the application of deep neural networks in the optical analysis of documents and text, once extracted. The use of complex methods and the implementation of the General Data Protection Regulation (GDPR) in 2018 led us to study its potential impacts on pricing models. By applying anonymization methods to pure premium calculation models in non-life insurance, we explored different generalization approaches based on unsupervised learning. Finally, as regulations also impose criteria in terms of model explanation, we conclude with a general study of methods that now allow a better understanding of complex methods such as neural networks
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Folest, Estelle. "Shakespeare et la voix." Phd thesis, Université de la Sorbonne nouvelle - Paris III, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00485954.

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Анотація:
Dans l'oeuvre dramatique de Shakespeare, la voix a le pouvoir de séduire et de faire naître le désir, d'atteindre l'âme comme les émotions et d'y insuffler un mouvement, d'ordonner et d'harmoniser les rapports entre les hommes, ou encore d'agresser, de blesser, de maudire, voire de tuer. La belle acoustique du Théâtre, du Globe ou des Blackfriars, permettait à la voix de résonner en se mêlant à des effets musicaux et à des bruits pour former des paysages sonores qu'il s'agit d'entendre et de déchiffrer.
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Fraj, Samia. "Synthèse des voix pathologiques." Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 2010. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/210158.

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Анотація:
L’objectif de la thèse est le développement et la validation d’un synthétiseur des voix pathologiques. Peu d’études ont été consacrées à la synthèse des voix avec des dyspériodicités vocales malgré les nombreux arguments en faveur du développement et de l’amélioration des simulateurs des voix dysphoniques. Dans le cadre de ce travail, nous avons mis en œuvre un synthétiseur permettant de contrôler l’excitation glottique d’une manière fine et par conséquent de simuler efficacement les différentes catégories des dysphonies.

Les troubles simulés sont la gigue vocale, le tremblement vocal, la biphonation, la diplophonie et les vibrations aléatoires. Le shimmy vocal résulte de la distorsion de modulation dans le conduit vocal qui transforme la gigue en shimmy vocal. Le souffle est synthétisé par la modulation d’un bruit Brownien.

Des expériences préliminaires ont montré la capacité du synthétiseur à produire différentes catégories de voyelles. Pour la validation, nous avons utilisé des modèles de troubles simulés. Les résultats des expériences d’évaluations perceptives, portant sur des corpus de stimuli synthétiques ou humains, modales ou dysphoniques, sont encourageants et montrent la capacité du synthétiseur à produire des voix aussi bien modales que troublées avec des timbres indiscernables des humains. Enfin, les résultats d’une expérience d’exploitation concernant la classification des stimuli synthétiques selon les échelles ordinales GRB suggèrent que troubles simulés et évaluations perceptives concordent. Aussi, les scores perceptifs prédits à partir des paramètres de contrôle du synthétiseur et les scores attribués par des experts sont fortement corrélés.


Doctorat en Sciences de l'ingénieur
info:eu-repo/semantics/nonPublished

Більше джерел

Книги з теми "Anonymisation de la voix":

1

Métellus, Jean. Voix nègres, voix rebelles. Pantin: Temps des cerises, 2000.

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2

Fassié, Pierre. Voix d'exécution. La Chaux-de-Fonds: Editions VWA, 1985.

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3

Métellus, Jean. Voix nègres. Solignac: Le Bruit des autres, 1992.

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4

Chedid, Andrée. Voix multiple. Marseille: Sud, 1990.

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5

Huche, François Le. La voix. 3rd ed. Paris: Masson, 2001.

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6

Makanin, Vladimir. Les voix. Aix-en-Provence: Alinéa, 1988.

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7

Tremblay, Marguerite. La voix. Sainte-Antoine de Tilly, Québec: Virage, 1992.

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8

Voynet, Dominique. Voix off. Paris: Stock, 2003.

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9

Beausoleil, Claude. L'autre voix. Trois-Rivières, Québec: Écrits des Forges, 2011.

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10

Podalydès, Denis. Voix off. [Paris]: Mercure de France, 2008.

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Частини книг з теми "Anonymisation de la voix":

1

Zhang, Ge, and Simone Fischer-Hübner. "Peer-to-Peer VoIP Communications Using Anonymisation Overlay Networks." In Communications and Multimedia Security, 130–41. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-13241-4_13.

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2

Nurmi, Juha, and Mikko S. Niemelä. "Tor De-anonymisation Techniques." In Network and System Security, 657–71. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-64701-2_52.

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3

Biville, Frédérique. "Voix des dieux, voix des hommes, voix des animaux." In Instrumenta Patristica et Mediaevalia, 745–61. Turnhout: Brepols Publishers, 2017. http://dx.doi.org/10.1484/m.ipm-eb.5.114550.

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4

Loukides, Grigorios, Achilles Tziatzios, and Jianhua Shao. "Towards Preference-Constrained k-Anonymisation." In Database Systems for Advanced Applications, 231–45. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-04205-8_20.

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5

Martínez, Sergio, Aida Valls, and David Sánchez. "Semantic Anonymisation of Categorical Datasets." In Studies in Computational Intelligence, 111–28. Cham: Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-09885-2_7.

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6

Stockinger, Thomas. "Voix perdues?" In Kultur und Praxis der Wahlen, 293–314. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-16098-2_13.

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7

Bassi, Eleonora, David Leoni, Stefano Leucci, Juan Pane, and Lorenzino Vaccari. "Opening Public Deliberations: Transparency, Privacy, Anonymisation." In Lecture Notes in Computer Science, 41–53. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-45960-7_4.

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8

B.K., Tripathy, Kumaran K., and Panda G.K. "An Improved l-Diversity Anonymisation Algorithm." In Communications in Computer and Information Science, 81–86. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-22786-8_10.

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9

Ortega-Fernandez, Ines, Sara El Kortbi Martinez, and Lilian Adkinson Orellana. "Large Scale Data Anonymisation for GDPR Compliance." In Big Data and Artificial Intelligence in Digital Finance, 325–35. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-94590-9_19.

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Анотація:
AbstractGeneral Data Protection Regulation (GDPR) has been in place since May 2018 to give EU citizens more control over their personal data, applying principles like security and privacy by design. One of the most powerful tools to allow data processing while being compliant with data protection regulations is anonymisation, a procedure that consists of transforming data in such a way that makes no longer possible the re-identification of the data subjects. This chapter describes how anonymisation can be performed at a large scale, addressing common challenges to become GDPR compliant.
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Patel, Namrata, Pierre Accorsi, Diana Inkpen, Cédric Lopez, and Mathieu Roche. "Approaches of Anonymisation of an SMS Corpus." In Computational Linguistics and Intelligent Text Processing, 77–88. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-37247-6_7.

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Тези доповідей конференцій з теми "Anonymisation de la voix":

1

Choujaa, Driss, and Naranker Dulay. "Towards context-aware face anonymisation." In the 7th International Conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2008. http://dx.doi.org/10.1145/1543137.1543166.

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2

Vaijayanthi, S., G. Vinochandrika, and R. Maheswari. "Aide-d-voix (vision through speech)." In HEALTHCOM 2006 8th International Conference on e-Health Networking, Applications and Services. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/health.2006.246466.

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3

Suire, Alexandre, Michel Raymond, and Melissa Barkat-Defradas. "Voix et sélection sexuelle : une approche interdisciplinaire." In XXXIIe Journées d’Études sur la Parole. ISCA: ISCA, 2018. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2018-48.

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4

Radulovic, Filip, Raúl García-Castro, and Asunción Gómez-Pérez. "Towards the Anonymisation of RDF Data." In The 27th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering. KSI Research Inc. and Knowledge Systems Institute Graduate School, 2015. http://dx.doi.org/10.18293/seke2015-167.

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5

Okuno, Tomotaka, Masatsugu Ichino, Tetsuji Kuboyama, and Hiroshi Yoshiura. "Content-Based De-anonymisation of Tweets." In 2011 Seventh International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing (IIH-MSP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/iihmsp.2011.57.

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6

"Semantic Anonymisation of Set-valued Data." In International Conference on Agents and Artificial Intelligence. SCITEPRESS - Science and and Technology Publications, 2014. http://dx.doi.org/10.5220/0004811901020112.

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7

Patino, Jose, Natalia Tomashenko, Massimiliano Todisco, Andreas Nautsch, and Nicholas Evans. "Speaker Anonymisation Using the McAdams Coefficient." In Interspeech 2021. ISCA: ISCA, 2021. http://dx.doi.org/10.21437/interspeech.2021-1070.

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8

Sun, Xiaoxun, Hua Wang, and Jiuyong Li. "Injecting purpose and trust into data anonymisation." In Proceeding of the 18th ACM conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1145/1645953.1646166.

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9

Richter, Timo, Stephan Escher, Dagmar Schönfeld, and Thorsten Strufe. "Forensic Analysis and Anonymisation of Printed Documents." In IH&MMSec '18: 6th ACM Workshop on Information Hiding and Multimedia Security. New York, NY, USA: ACM, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3206004.3206019.

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10

Tripathy, B. K., A. Maity, B. Ranajit, and D. Chowdhuri. "A fast p-sensitive l-diversity Anonymisation algorithm." In 2011 IEEE Recent Advances in Intelligent Computational Systems (RAICS). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/raics.2011.6069408.

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Звіти організацій з теми "Anonymisation de la voix":

1

Zhang, Wei, Hagar ElDidi, Kimberly A. Swallow, Ruth Suseela Meinzen-Dick, Claudia Ringler, Yuta Masuda, and Allison Aldous. La gestion communautaire des ressources en eau douce: Un guide du practicien pour appliquer la théorie TNC de la Voix, du Choix et de l’Action. Washington, DC: International Food Policy Research Institute, 2020. http://dx.doi.org/10.2499/p15738coll2.133689.

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