Vi presenterar en Cycle-Gan baserad många-till-många röstomvandling metod som kan konvertera mellan högtalare som inte är i träningssetet. Denna egenskap möjliggörs genom högtalare inbäddningar som genereras av ett neuralt nätverk som är gemensamt utbildad med Cycle-GAN. I motsats till tidigare arbete inom detta område möjliggör vår metod konvertering mellan en ut-of-dataset-högtalare och en målhögtalare i båda riktningarna och kräver ingen omskolning. Out-of-dataset högtalare omvandling kvalitet utvärderas med hjälp av en oberoende utbildad högtalaridentifiering modell, och visar bra stil omvandling egenskaper för tidigare ohörda högtalare. Subjektiva tester på mänskliga lyssnare visar stil konvertering kvalitet för in-datauppsättning högtalare är jämförbar med den senaste baslinjemodellen.
I REF konverterade Cycle-GAN en ut-of-dataset-högtalare till en målhögtalare, och vice versa.
Many-to-Many Voice Conversion with Out-of-Dataset Speaker Support
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}