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English(EN) Voice or Stereotype? Disentangling Acoustic and Content-Based Gender in Speech-to-Speech Models

语音到语音模型在内容上表现出性别偏见，而非声音

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新发表在arXiv上的研究调查了语音到语音（S2S）模型中的性别偏见，发现这些模型是根据内容而非说话者实际的声音来归因性别的。研究人员使用具有不同性别刻板印象的段落，在英语、西班牙语和普通话上测试了五个开源和闭源模型。虽然模型没有改变输出声音以匹配刻板印象，但当口语内容与说话者的声音相冲突时，它们会持续错误地归因性别，其中一些模型在高达90%的情况下做出错误的性别判断。 AI

影响 揭示了语音到语音模型中的一个关键偏见，这可能会影响用户信任和公平应用。

排序理由 该集群包含一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了AI模型中偏见的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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语音到语音模型在内容上表现出性别偏见，而非声音

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Xiaoqun Liu, Tanu Mitra, Harshit Rajgarhia, Abhishek Mukherji ·

    声音还是刻板印象？解耦语音转语音模型中的声学和基于内容的性别

    arXiv:2609.09263v1 Announce Type: cross Abstract: Speech-to-speech (S2S) models now run inside dubbing, translation, and voice agents. Unlike text models, they hear the speaker's voice, which carries the speaker's gender. A faithful system should treat a speaker as who they sound…

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