AegisVox：面向长语音的隐私与临床信息保留因子化框架

研究人员提出长语音隐私保护框架 AegisVox，通过分配一致的替代声音并采用文档级替换策略来编辑包含身份标识的话语轮次。在涵盖 390 段公共模拟或非患者对话、共计 63.6 小时的评测中，文本转语音渲染实现了 601 处计划替换中的 535 处，高于编解码器编辑器的 453 处。研究表明更好的替换实现度可能与更差的临床指标或说话人关联并存，该框架支持对这些权衡进行针对性评估。