Метка: Zhenhua Ling

  1. AllVoxes
  2. Статьи
  3. Метки
  4. Zhenhua Ling

Задача преобразования голоса 2020: внутриязыковое полупараллельное и межъязыковое преобразование голоса

Задача преобразования голоса - это двухлетнее научное мероприятие, проводимое для сравнения и понимания различных систем преобразования голоса, построенных на общем наборе данных. В 2020 году мы организовали третье издание задачи и создали и распространили новую базу данных для двух задач: внутриязыкового полупараллельного и межъязыкового преобразования голоса. После двухмесячного периода испытаний мы получили 33 заявки, в том числе 3 базовых уровня, построенных на базе данных. По результатам тестов на прослушивание из краудсорсинга мы заметили, что методы преобразования голоса быстро прогресс...

Читать дальше

Тест на подделку для конкурса по преобразованию голоса в 2018 году: Использование средств противодействия подделке для оценки речевых артефактов

Преобразование голоса направлено на преобразование характеристик говорящего без изменения содержания. Из-за ограниченности обучающих данных и несовершенства моделирования трудно добиться правдоподобной имитации говорящего без внесения артефактов обработки; поэтому оценка эффективности преобразования голоса обычно включает в себя как сходство говорящего, так и оценку качества с помощью человека. Поскольку это трудоемкий, дорогостоящий и невоспроизводимый процесс, он затрудняет быстрое создание прототипов новой технологии преобразования голоса. Мы рассматриваем оценку искажений, используя альтер...

Читать дальше

Конкурс по преобразованию голоса в 2018 году: Содействие разработке параллельных и непараллельных методов

Мы представляем конкурс Voice Conversion Challenge 2018, разработанный в дополнение к выпуску 2016 года с целью обеспечения общей основы для оценки и сравнения различных современных систем преобразования голоса. Цель задания состояла в том, чтобы выполнить преобразование голоса (т.е. преобразовать голосовую идентификацию) исходного носителя в целевой, сохранив при этом лингвистическую информацию. В дополнение к предыдущему заданию мы рассматривали как параллельные, так и непараллельные данные для формирования задач Hub и Spoke соответственно. В общей сложности 23 команды со всего мира представ...

Читать дальше