Статьи

  1. AllVoxes
  2. Статьи

Исследование использования неразборчивых и интерпретируемых представлений для однократного преобразования голоса на разных языках

Мы изучаем проблему межъязыкового преобразования голоса в непараллельных речевых корпусах и в условиях однократного обучения. Для большинства предварительных работ требуются либо параллельные речевые корпуса, либо достаточное количество обучающих данных от целевого носителя. Однако мы преобразуем произвольные предложения произвольного исходного диктора в целевое высказывание целевого диктора, учитывая только одно тренировочное высказывание целевого диктора. Чтобы достичь этого, мы формулируем задачу как изучение неразборчивых представлений, специфичных для говорящего и контекста, и следуем иде...

Читать дальше

Ритмично-гибкое преобразование голоса без параллельных данных с использованием циклических последовательностей фонемных апостериограмм

Скорость произнесения относится к среднему количеству фонем за единицу времени, в то время как ритмические паттерны относятся к распределению длительности для реализации разных фонем в разных фонетических структурах. И то, и другое является ключевыми компонентами просодии в речи, которая отличается у разных носителей языка. Такие модели, как cycle-consistent adversarial network (Cycle-GAN) и variational auto-encoder (VAE), успешно применяются для решения задач преобразования голоса без параллельных данных. Однако из-за архитектуры нейронных сетей и векторов характеристик, выбранных для этих по...

Читать дальше

StarGAN-VC: Непараллельное преобразование голоса "многие ко многим" с использованием звездообразных генеративных состязательных сетей

В этой статье предлагается метод, который позволяет осуществлять непараллельное преобразование голоса "многие ко многим" с использованием варианта генеративной состязательной сети (GAN) под названием StarGAN. Наш метод, который мы называем StarGAN-VC, примечателен тем, что он (1) не требует параллельного произнесения, транскрипции или процедур выравнивания по времени для обучения генератора речи, (2) одновременно изучает сопоставления "многие ко многим" в разных областях атрибутов, используя единую сеть генераторов, (3) способен генерировать преобразованные речевые сигналы достаточно быстро, ч...

Читать дальше

Многоцелевое преобразование голоса без параллельных данных за счет состязательного изучения разрозненных звуковых представлений

Недавно cycle-consistent adversarial network (Cycle-GAN) была успешно применена для преобразования голоса в другого диктора без параллельных данных, хотя при таких подходах для каждого целевого диктора требуется индивидуальная модель. В этой статье мы предлагаем систему состязательного обучения для преобразования голоса, с помощью которой можно обучить одну модель преобразовывать голос для множества разных дикторов без параллельных данных, отделяя характеристики диктора от лингвистического содержания речевых сигналов. Сначала автоэнкодер обучается извлекать скрытые представления, не зависящие ...

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

Высококачественное непараллельное преобразование голоса на основе циклически согласованной состязательной сети

Несмотря на то, что алгоритмы преобразования голоса достигли значительных успехов с развитием машинного обучения, по-прежнему трудно достичь высокой производительности при использовании непараллельных данных. В этой статье мы предлагаем использовать циклически согласованную состязательную сеть (CycleGAN) для обучения непараллельному преобразованию голоса на основе данных. CycleGAN - это генеративная состязательная сеть (GAN), изначально разработанная для непарного преобразования изображений в изображения. Субъективная оценка межполовой конверсии показала, что предложенный метод значительно пре...

Читать дальше

Об использовании обратного распространения для генерации текстуры речи и преобразования голоса

Вдохновленные недавними работами по генерации изображений нейронной сетью, которые основаны на обратном распространении к входным данным сети, мы представляем проверенную временем систему для синтеза текстур речи и преобразования голоса, основанную на двух механизмах: приблизительной инверсии представления, полученного нейронной сетью распознавания речи, и сопоставлении статистики активаций нейронов между входными данными. разные исходные и целевые высказывания. Подобно синтезу текстуры изображения и передаче нейронного стиля, система работает путем оптимизации функции затрат по отношению к вы...

Читать дальше

Преобразование голоса без параллельных данных с использованием согласованных по циклу конкурирующих сетей

Мы предлагаем метод преобразования голоса без параллельных данных, который позволяет преобразовать исходную речь в целевую, не полагаясь на параллельные данные. Предлагаемый метод является универсальным, высококачественным, не требует параллельных данных и работает без каких-либо дополнительных данных, модулей или процедуры выравнивания. Это также позволяет избежать чрезмерного сглаживания, которое происходит во многих традиционных методах преобразования голоса, основанных на статистических моделях. Наш метод, называемый CycleGAN-VC, использует согласованную с циклом состязательную сеть (Cycle...

Читать дальше

Преобразование голоса с использованием последовательного изучения апостериорных вероятностей контекста

Предлагается преобразование голоса с использованием последовательного изучения апостериорных вероятностей контекста. Традиционное преобразование голоса с использованием апостериорных вероятностей общего контекста предсказывает параметры целевой речи на основе апостериорных вероятностей контекста, оцененных на основе параметров исходной речи. Хотя обычное преобразование голоса может быть построено на основе непараллельных данных, трудно преобразовать индивидуальность говорящего, такую как фонетические свойства и скорость речи, содержащиеся в апостериорных вероятностях, поскольку исходные апосте...

Читать дальше

Преобразование голоса из невыровненных корпусов с использованием вариационного автоэнкодирования, порождающего состязательные сети Вассерштейна

Создание системы преобразования голоса из непараллельных речевых массивов является сложной задачей, но очень ценной в реальных сценариях применения. В большинстве случаев говорящий на исходном и целевом языках не повторяет одни и те же тексты или даже может говорить на разных языках. В этом случае одним из возможных, хотя и косвенных, решений является построение порождающей модели для речи. Порождающие модели фокусируются на объяснении наблюдений с помощью скрытых переменных вместо изучения функции попарного преобразования, тем самым обходя требование выравнивания речевого фрейма. В этой стать...

Читать дальше