Emonymous -Sprecheranonymisierung unter Erhalt der emotionalen Ausdruckswirkung

Durch die technologischen Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), halten auch interaktive und intelligente Sprachassistenten mehr und mehr Einzug in den gesellschaftlichen Alltag. Aus datenschutzrechtlichen Gründen ist deren Einsatz jedoch meist auf Anwendungen im privaten Bereich beschränkt. Insbesondere die Möglichkeit Sprechende auf Basis einer Vielzahl an erhobenen Daten zu identifizieren, verhindert einen effektiven Einsatz von Sprachassistenten in datenschutzrechtlich sensiblen Bereichen wie beispielsweise dem Gesundheitssektor oder der Lernunterstützung. Für viele Anwendungen ist die Identität der Sprechenden jedoch nicht zwangsläufig relevant, sondern es ist lediglich erforderlich zu wissen, was genau gesagt wurde. Dabei enthält Sprache neben dem Inhalt des Gesagten auch weitere Indikatoren, wie beispielsweise die Emotionalität oder die Ausdrucksweise. Der Erhalt dieser sprachlichen Feinheiten nach einer Anonymisierung der Sprechenden ist für die Interpretation und ein umfassendes Verständnis des Gesagten in vielen Anwendungsbereichen jedoch sehr wichtig (z.B. um den Gesundheitszustand eines Patienten richtig einzuschätzen).

Emonymous - speaker anonymization while preserving the emotional expression effect

Thanks to technological advances in the field of artificial intelligence (AI), interactive and intelligent voice assistants are increasingly finding their way into everyday social life. For data protection reasons, however, their use is mostly limited to applications in the private sphere. In particular, the ability to identify speakers on the basis of a large amount of collected data prevents the effective use of voice assistants in areas that are sensitive under data protection law, such as the healthcare sector or learning support. For many applications, however, the identity of the speaker is not necessarily relevant; it is only necessary to know exactly what was said. In addition to the content of what has been said, language also contains other indicators, such as emotionality or expression. However, preserving these linguistic subtleties after anonymizing the speaker is very important for the interpretation and comprehensive understanding of what has been said in many areas of application (e.g. to correctly assess a patient's state of health).