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# System prepended metadata

title: location privacy analysis

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# location privacy analysis
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## Q1. indoor, outdoor, transportation 哪一直種noise最容易暴險?

MSP-PODCAST
![](https://i.imgur.com/aJvgARx.png)

IEMOCAP
![](https://i.imgur.com/abjnoU7.png)

LibriSpeech clean
![](https://i.imgur.com/wu7SkQ2.png)

LibriSpeech other
![](https://i.imgur.com/RW0icKj.png)

### A: Noise 本身 transportation 最容易被辨識， indoor最難



## Q2. DEMUCS denoise過後哪一種location消除得最好

MSP-PODCAST
![](https://i.imgur.com/6TDsTed.png)

LibriSpeech clean
![](https://i.imgur.com/lav3btv.png)

LibriSpeech other
![](https://i.imgur.com/cYRB860.png)

### A: 拿Demucs的f1 score去減No的f1 score:  三個資料庫outdoor消最好的情況比較多 （5個snr中出現4個）


## Q3. 使用WAD比DEMUCS在哪種location消除更多

MSP-PODCAST
![](https://i.imgur.com/xApFZgI.png)

IEMOCAP
![](https://i.imgur.com/eV6F6PT.png)

LibriSpeech clean
![](https://i.imgur.com/q0hzlFU.png)

LibriSpeech other
![](https://i.imgur.com/wUxNjSa.png)

### A: 各個資料庫有自己的特性，我們分成情緒資料庫(MSP-PODCAST, IEMOCAP)以及語音資料庫(LibriSpeech clean, other)來討論

1. 情緒資料庫：大部份是indoor還有transportation被辨識的機會降得比較多（WAD跟DEMUCS比），而outdoor的消除能力比較容易被犧牲掉，
2. 語音資料庫：整體都有降（WAD跟DEMUCS比），不過outdoor被辨識的機會降得比較多

## Q3-1: 至於在不同SNR狀況的情境下WAD優於DEMUCS的地方有沒有差別？


### A: 我們在LibriSpeech other與IEMOCAP上分別觀察到高低SNR之間的差別
![](https://i.imgur.com/IACOIbk.png)
1. 我們可以看出IEMOCAP在SNR=5的時候會處理比較多outdoor
![](https://i.imgur.com/BEUWsFi.png)

3. 我們可以看出LibriSpeech other在SNR=-10的時候會處理比較多indoor



# 驗證看看SpecStat（頻率能量統計）有沒有等值於原本的Spectrogram實驗
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大致上就把每個音檔（有把padding的部份移除掉）的頻譜對每個band作mean來代表它，然後丟SVM看能不能學得起來的實驗，最後看DEMUCS - NO 跟原本spectrogram + FCNN的prediction reduction狀況有沒有雷同

Librispeech clean的部份：
![](https://i.imgur.com/2IOVp3m.png)

Librispeech other的部份：
![](https://i.imgur.com/irkDqfu.png)


結論：
比較低的snr (snr=-10) 的趨勢一致（transportation降最多，indoor降最少。）而且降低的幅度也比較像，然後snr越高的幅度就有差了（趨勢可以保留一致到snr=5）。

所以如果要拿SpecStat來探討頻率上的差別的話盡量拿snr=-10的，結論可能會比較明顯。
