自2020年初以来，COVID-19的大流行对日常生活的许多方面产生了相当大的影响。在全球范围内已经采取了一系列不同的措施，以降低新感染的速度并管理国家卫生服务的压力。主要策略是通过优先考虑远程工作和教育来减少聚会和传播的潜力。当不可避免的聚会时，增强的手卫生和面膜的使用减少了病原体的扩散。这些特殊的措施提出了可靠的生物识别识别的挑战，例如用于面部，语音和手工生物识别技术。同时，新的挑战创造了新的机会和研究方向，例如对无约束的虹膜或眼周识别，基于无触摸的指纹和基于静脉的身份验证以及生物特征特征进行疾病检测的重新兴趣。本文概述了为解决这些挑战和新兴机会而进行的研究。
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对于新参与者 - 执行摘要：（1）任务是为语音数据开发语音匿名系统，该系统隐藏了说话者的语音身份，同时保护语言内容，副语言属性，清晰度和自然性。 （2）除3种不同的基线匿名系统，评估脚本和指标外，还提供了培训，开发和评估数据集。参与者应用其开发的匿名系统，运行评估脚本并向组织者提交客观评估结果和匿名语音数据。 （3）结果将在与Interspeech 2022结合的研讨会上展示，邀请所有参与者介绍其挑战系统并提交其他研讨会论文。对于熟悉语音挑战的读者 - 更改W.R.T. 2020年：（1）以自动扬声器验证（ASV）系统的形式进行了更强的半信息攻击模型，该系统接受了匿名（每位）语音数据的训练。 （2）互补指标包括等于误差率（EER）作为隐私指标，单词错误率（WER）作为主要实用性度量，以及音调相关性和声音独特性作为辅助效用度量标准。 （3）基于一组最小目标隐私要求的新排名策略。
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本文介绍了第一个致力于2020挑战的结果和分析，重点是开发语音技术的匿名解决方案。我们提供了对提交的系统和评估结果的分析，提供了挑战设计的系统概述。特别是，我们描述了用于系统开发和评估的语音匿名任务和数据集。此外，我们呈现不同的攻击模型和相关目标和主观评估指标。我们介绍了两个匿名化的基线，并提供了由挑战参与者开发的匿名化系统的摘要描述。我们向基线和提交的系统报告客观和主观评估结果。此外，我们提出了作为评估后分析的一部分开发的替代隐私度量和攻击模型的实验结果。最后，我们总结了我们的见解和观察，这将影响下一个语音普遍挑战版的设计和未来语音匿名化研究的某些方向。
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匿名化具有操纵语音信号的目标，以便降解扬声器识别的自动方法的可靠性，同时保留语音的其他方面，例如与可懂度和自然有关的那些。本文报告了一种对匿名化的方法，与其他电流方法不同，不需要培训数据，是基于众所周知的信号处理技术，并且既有效又有效。所提出的解决方案使用MCADAMS系数来转换语音信号的光谱包络。使用常见的ove voiceprivacy的结果2020数据库和协议显示随机，优化的转换可以在匿名方面优于竞争解决方案，同时只导致适度，额外的劣化，即使在半通知隐私对手的情况下也是如此。
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