Att utveckla ett system för röstkonvertering (VC) för en viss högtalare kräver vanligtvis betydande data från både käll- och målhögtalare. Detta dokument syftar till att verkställa VC genom godtyckliga talare, som vi kallar alla till alla VC, med bara ett enda talesätt. Två system studeras: (1) det i-vektorbaserade VC-systemet (IVC) och (2) det högtalarbaserade VC-systemet (SEVC). Phonetic PosteriorGrams antas som högtalare-oberoende språkliga funktioner som extraheras från talprover. Båda systemen tränar en multi-högtalare djup dubbelriktad långfristig minne (DBLSTM) VC-modell, tar in ytterligare ingångar som kodar högtalaridentiteter, för att generera utgångar. I IVC-systemet representeras talarens identitet av i-vektorer. I SEVC-systemet representeras högtalaridentiteten av högtalare som förutspås från en separat tränad modell. Experimenten verifierar båda systemens effektivitet när det gäller att uppnå VC endast på grundval av ett enda uttalande från målgruppen. Dessutom är IVC-metoden överlägsen SEVC när det gäller kvaliteten på det konverterade talet och dess likhet med det uttalande som gjorts av den äkta måltalaren.
Det i-vektorbaserade VC-systemet föreslås för att generera språkliga egenskaper hos högtalare som inte ingår i utbildningsprogrammet REF.
Voice Conversion Across Arbitrary Speakers Based on a Single Target-Speaker Utterance
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}