WavShape: Information-Theoretic Speech Representation Learning for Fair and Privacy-Aware Audio Processing

📄 arXiv: 2506.22789v1 📥 PDF

作者: Oguzhan Baser, Ahmet Ege Tanriverdi, Kaan Kale, Sandeep P. Chinchali, Sriram Vishwanath

分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS

发布日期: 2025-06-28

备注: 5 pages, 4 figures, Published at The Proceedings of Interspeech 2025, code is available at http://www.github.com/UTAustin-SwarmLab/WavShape

期刊: The Proceedings of Interspeech 2025

DOI: 10.21437/Interspeech.2025-2528

💡 一句话要点

WavShape：面向公平与隐私保护的语音表征信息论学习框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 语音表征学习 信息论 互信息 隐私保护 公平性 自监督学习 语音处理

📋 核心要点

  1. 现有语音嵌入方法容易泄露说话人身份等敏感信息，导致模型训练偏差和隐私风险。
  2. WavShape利用互信息估计，训练编码器过滤敏感属性，同时保留下游任务所需的语音内容。
  3. 实验表明，WavShape在大幅降低敏感信息泄露的同时，保持了较高的任务相关信息保留率。

📝 摘要（中文）

语音嵌入通常会保留说话人身份、口音或人口统计信息等敏感属性，这给有偏见的模型训练和隐私泄露带来了风险。我们提出了WavShape，一个信息论语音表征学习框架，它优化嵌入以实现公平性和隐私，同时保留与任务相关的信息。我们利用Donsker-Varadhan公式进行互信息(MI)估计，以指导一个基于MI的编码器，该编码器系统地过滤敏感属性，同时保持下游任务所需的语音内容。在三个已知数据集上的实验结果表明，WavShape在保留97%的任务相关信息的同时，将嵌入和敏感属性之间的MI降低了高达81%。通过将信息论与自监督语音模型相结合，这项工作推进了公平、隐私保护和资源高效的语音系统的发展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语音表征学习中存在的隐私泄露和公平性问题。现有的语音嵌入方法往往会无意中编码说话人的敏感属性（如身份、口音、年龄等），这使得模型容易受到攻击，并可能导致歧视性的结果。因此，如何在保留任务相关信息的同时，最小化敏感信息的泄露，是一个重要的挑战。

核心思路：WavShape的核心思路是利用信息论中的互信息（Mutual Information, MI）来指导语音表征的学习过程。通过显式地最小化语音嵌入与敏感属性之间的互信息，可以有效地去除嵌入中的敏感信息。同时，通过优化嵌入以保留任务相关的信息，可以确保模型在下游任务上的性能不受影响。

技术框架：WavShape框架包含一个编码器，该编码器将原始语音信号转换为语音嵌入。该框架使用Donsker-Varadhan公式来估计互信息，并将其作为损失函数的一部分。具体来说，框架包含两个损失函数：一个用于最小化嵌入和敏感属性之间的互信息，另一个用于最大化嵌入和任务相关信息之间的互信息。通过联合优化这两个损失函数，可以学习到既能保护隐私又能保持性能的语音嵌入。

关键创新：WavShape的关键创新在于将信息论的互信息概念引入到语音表征学习中，并提出了一种基于互信息估计的训练框架。与传统的对抗训练方法相比，基于互信息的方法更加直接和可解释，并且可以更好地控制敏感信息的泄露程度。此外，WavShape框架可以很容易地与其他自监督语音模型相结合，从而实现更强大的性能。

关键设计：WavShape使用Donsker-Varadhan表示来估计互信息，这避免了直接计算互信息的复杂性。编码器可以使用各种神经网络结构，例如Transformer或CNN。损失函数的设计至关重要，需要仔细平衡隐私保护和性能保持之间的权衡。此外，训练过程中的超参数（例如学习率、互信息损失的权重）也需要进行调整，以获得最佳的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，WavShape能够显著降低语音嵌入与敏感属性之间的互信息，最高可达81%，同时保留了97%的任务相关信息。这意味着WavShape能够在保护隐私的同时，保持较高的语音处理性能。该方法在三个公开数据集上进行了验证，证明了其有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

WavShape技术可应用于各种语音处理系统，例如语音识别、说话人识别、语音合成等。通过保护用户隐私，可以促进语音技术在医疗、金融等敏感领域的应用。此外，该技术还可以用于构建更加公平的语音助手和语音交互系统，避免对特定人群的歧视。

📄 摘要（原文）

Speech embeddings often retain sensitive attributes such as speaker identity, accent, or demographic information, posing risks in biased model training and privacy leakage. We propose WavShape, an information-theoretic speech representation learning framework that optimizes embeddings for fairness and privacy while preserving task-relevant information. We leverage mutual information (MI) estimation using the Donsker-Varadhan formulation to guide an MI-based encoder that systematically filters sensitive attributes while maintaining speech content essential for downstream tasks. Experimental results on three known datasets show that WavShape reduces MI between embeddings and sensitive attributes by up to 81% while retaining 97% of task-relevant information. By integrating information theory with self-supervised speech models, this work advances the development of fair, privacy-aware, and resource-efficient speech systems.