Vi föreslår ett flexibelt ramverk för spektralkonvertering (SC) som underlättar träning med ojusterad korpora. Många SC ramverk kräver parallella korpora, fonetiska anpassningar, eller explicit ram-wise korrespondens för att lära omvandlingsfunktioner eller för att syntetisera ett målspektrum med hjälp av anpassningar. Dessa krav begränsar dock allvarligt omfattningen av praktiska tillämpningar av SC på grund av brist på eller till och med brist på parallell corpora. Vi föreslår en SC-ram baserad på variationell auto-encoder som gör det möjligt för oss att utnyttja icke-parallell corpora. Ramverket består av en kodare som lär sig tala oberoende fonetiska representationer och en dekoder som lär sig att rekonstruera den utsedda talaren. Den avlägsnar kravet på parallella korpora- eller fonetiska anpassningar för att träna ett system för spektral konvertering. Vi rapporterar objektiva och subjektiva utvärderingar för att validera vår föreslagna metod och jämföra den med SC-metoder som har tillgång till anpassad corpora.
Hsu m.fl. I REF föreslogs en flexibel ram baserad på VAE för modellering av spektralkonvertering med oalignerad korpora.
Voice conversion from non-parallel corpora using variational auto-encoder
{'venue': '2016 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA)', 'journal': '2016 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}