音声仮名化によって話者のプライバシーを保護することで, 文字起こしからは読み取れない音声データそのものに含まれる情報（発話者の意図など）を有効活用できる. 本稿では, 各話者の発話態度（声の抑揚, 発話間の間)に関する情報を残した音声仮名化を実現する. 従来は, 複数x-vectorから疑似話者のx-vectorを生成することで声色情報を仮名化した. 声色に基づいた音声仮名化に加え, 各話者の韻律情報を用いた話者認識モデルから抽出した各音素の継続長に関する埋込情報を用いることで, 話し方における個人の癖も仮名化する.