I detta dokument undersöks användningen av Deep Bidirective Long Short-Term Memory-baserade Recurrent Neural Networks (DBLSTMRNNs) för röstkonvertering. Temporala korrelationer över talramar är inte direkt modellerade i rambaserade metoder med konventionella Deep Neural Networks (DNNs), vilket resulterar i en begränsad kvalitet på det konverterade talet. För att förbättra talutgångens naturlighet och kontinuitet i röstkonverteringen föreslår vi en sekvensbaserad konverteringsmetod med hjälp av DBLSTM-RNNs för att modellera inte bara det ramförsedda förhållandet mellan källan och målrösten, utan även de långa kontextberoendena i den akustiska banan. Experiment visar att DBLSTM-RNN:er överträffar DNN:er där genomsnittliga åsiktspoäng är 3,2 respektive 2,3. Dessutom har DBLSTM-RNNs utan dynamiska funktioner bättre prestanda än DNNs med dynamiska funktioner.
BLSTM har använts för röstkonvertering i REF.
Voice conversion using deep Bidirectional Long Short-Term Memory based Recurrent Neural Networks
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}