Vi utvidgar vårt nyligen föreslagna tillvägagångssätt till tvärspråkig TTS-utbildning till röstomvandling, utan att använda parallella utbildningsstraff. Den använder Speaker Independent, Deep Neural Net (SI-DNN) ASR för att utjämna skillnaden mellan käll- och målhögtalare och Kullback-Leibler Divergence (KLD) för att omvandla spektralparametrar probabilistiskt i det fonetiska utrymmet via ASR senare sannolikheter för de två talarna. Med eller utan att känna till transkriptionerna av måltalarens övningstal, kan tillvägagångssättet antingen övervakas eller inte övervakas. I ett övervakat läge, där tillräckliga utbildningsdata för målhögtalaren med transkriptioner används för att träna en GMM-HMM TTS för målhögtalaren, kartläggs varje ram av källhögtalarna indata till närmaste senon i därmed utbildade TTS. Kartläggningen görs via den bakre sannolikhet som beräknas av SI-DNN ASR och den minsta KLD matchningen. I ett oövervakat läge grupperas alla träningsdata från målhögtalaren först i fonetiska kluster där KLD används som enda störningsmått. När de fonetiska klustren är utbildade, varje ram av källhögtalarna ingång kartläggs sedan till medelvärdet av närmaste fonetiska klustret. Det slutliga konverterade talet genereras med den maximala sannolikhetsbanan generation algoritm. Både objektiva och subjektiva utvärderingar visar den föreslagna metoden kan uppnå högre högtalare likhet och bättre spektral förvrängningar, vid jämförelse med baslinjesystemet baserat på vår sekventiella felminimering utbildade DNN algoritm.
Xie och Al. REF delade upp PPG från en måltalare i kluster och karterade sedan PPG från en källhögtalare till den närmaste klustret av måltalaren.
A KL Divergence and DNN-Based Approach to Voice Conversion without Parallel Training Sentences.
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}