Преобразование чьей-либо эмоции: на пути к независимому от диктора эмоциональному преобразованию голоса

Преобразование голоса

Категории: Вейвлет-преобразование | Генеративно-состязательная сеть | Глубокое обучение | Мел-спектрограмма | Преобразование Фурье | Свёрточная нейронная сеть | Состязательное обучение | Среднее число мнений

Метки: 2020 | Berrak Sisman | Haizhou Li | Kun Zhou | Mingyang Zhang

Эмоциональное преобразование голоса направлена на преобразование эмоции речи из одного состояния в другое при сохранении языкового содержания и идентичности говорящего. Предыдущие исследования по эмоциональному преобразованию голоса в основном проводились в предположении, что эмоции зависят от говорящего. Мы считаем, что эмоции выражаются универсально у всех говорящих, поэтому возможно независимое от говорящего отображение эмоциональных состояний речи. В этой статье мы предлагаем построить независимую от диктора структуру эмоционального преобразования голоса, которая может конвертировать любые...

Совместная обучающая платформа для преобразования текста в речь и преобразования голоса с использованием Tacotron и WaveNet с несколькими источниками

Преобразование голоса

Категории: WaveNet | Мел-спектрограмма | Преобразование Фурье | Рекуррентная нейронная сеть | Среднее число мнений

Метки: 2019 | Fuming Fang | Haizhou Li | Junichi Yamagishi | Mingyang Zhang | Xin Wang

Мы исследовали процесс обучения общей модели как для задач преобразования текста в речь, так и для задач преобразования голоса. Мы предлагаем использовать архитектуру расширенной модели Tacotron, которая представляет собой модель последовательного преобразования из нескольких источников с механизмом двойного внимания, в качестве общей модели как для задач преобразования текста в речь, так и для задач преобразования голоса. Эта модель может выполнять эти две различные задачи соответственно в зависимости от типа входных данных. Задача сквозного синтеза речи выполняется, когда модели в качестве в...

Сеть уменьшения ошибок для преобразования голоса на основе DBLSTM

Преобразование голоса

Категории: Глубокое обучение | Динамическая трансформация временной шкалы | Мел-спектрограмма | Преобразование Фурье | Рекуррентная нейронная сеть | Среднее число мнений

Метки: 2018 | Berrak Sisman | Haizhou Li | Li Zhao | Mingyang Zhang | Sai Sirisha Rallabandi

На данный момент многие подходы к глубокому обучению для преобразования голоса позволяют получать речь хорошего качества, используя большое количество обучающих данных. В этой статье представлена платформа преобразования голоса на основе глубокой двунаправленной долговременной памяти (DBLSTM), которая может работать с ограниченным количеством обучающих данных. Мы предлагаем реализовать усредненную модель на основе DBLSTM, которая обучается на данных от многих дикторов. Затем мы предлагаем выполнить адаптацию с ограниченным количеством целевых данных. И последнее, но не менее важное: мы предлаг...