Adversarial Noise-based Speaker De-identification for Cloud Speech Services

클라우드 기반 음성 인식 서비스는 높은 편의성과 접근성을 기반으로 다양한 분야에서 활용된다. 그러나 음성 데이터가 원격 서버에서 처리되는 과정에서 화자 정보 노출로 인한 개인 정보 보호 침해에 대한 우려도 제기되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 화자 비식별화 기법이 제안되었으나 음성 정보 보존에 대한 고려는 상대적으로 부족하였다. 이에 본 연구에서는 화자 비식별화와 음성 인식 성능 간의 균형을 달성하기 위해 적대적 노이즈 기반 화자 비식별화 기법을 제안한다. 해당 기법은 화자 인식과 음성 인식 간의 입력 처리 방식에 기반하여 설계되었다. 실험 결과, 제안 기법은 화자 비식별화와 음성 인식 성능 사이의 유의미한 트레이드오프 관계를 확인하였으며, 특히 10%-20% 노이즈 강도 구간에서 두 성능 간의 균형을 관찰하였다. 이는 제안된 기법이 클라우드 음성 서비스 환경에서 개인 정보 보호를 위한 실질적인 대응 수단으로 활용될 수 있음을 시사한다.