Progrès en matière de préservation de la vie privée et d'évaluation de l'équité pour la biométrie vocale

Advances in Privacy Preservation and Fairness Assessment for Voice Biometrics

• Auteur / Autrice : Oubaïda Chouchane
• Direction : Suna Melek Önen, Massimiliano Todisco
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'ingénieur
• Date : Soutenance le 10/06/2024
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut EURECOM (Sophia-Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Jury : Président / Présidente : Nicholas W. D. Evans
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marta Gomez Barrero, Christoph Busch
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Patrizio Campisi, Gian Luca Marcialis

Mots clés

Mots clés contrôlés

Équité (droit international)

Droit à la vie privée (droit européen)

Reconnaissance automatique de la parole

Identification biométrique

Mots clés libres

Préservation de la vie privée

Équité

Biométrie vocale

Privacy-Preservation

Fairness

Voice biometrics

Résumé

Cette thèse explore l'importance de renforcer la conformité avec les cadres réglementaires tels que le Règlement général européen sur la protection des données (RGPD) en ce qui concerne la confidentialité des données et l'équité dans le domaine de la biométrie vocale, en se concentrant spécifiquement sur la vérification automatique du locuteur (ASV). Grâce à l'utilisation de techniques cryptographiques, de méthodes de perturbation des données et de techniques d'apprentissage de représentations démêlées, notre recherche vise à protéger la vie privée des individus en sauvegardant efficacement les attributs sensibles. En outre, notre étude évalue l'équité des systèmes ASV afin d'identifier les disparités potentielles dans les résultats. Cette évaluation jette les bases du développement de systèmes qui non seulement donnent la priorité à l'équité, mais qui respectent également les exigences réglementaires en favorisant une approche équilibrée de la vie privée et de l'équité dans la technologie de la biométrie vocale.

This thesis explores the importance of strengthening compliance with regulatory frameworks like the European General Data Protection Regulation (GDPR) in relation to data privacy and fairness in the field of voice biometrics focusing specifically on Automatic Speaker Verification (ASV). Through the use of cryptographic techniques, data perturbation methods and disentangled representation learning techniques our research aims to protect individuals privacy by effectively safeguarding sensitive attributes. Additionally our study assesses the fairness of ASV systems to identify potential disparities in outcomes. This assessment lays a foundation for developing systems that not only prioritize fairness but also adhere to regulatory requirements promoting a balanced approach to privacy and fairness, in voice biometrics technology.