Detta papper presenterar en statistisk röstkonvertering (VC) teknik med WaveNet-baserad vågform generation. VC baserat på en Gaussisk blandning modell (GMM) gör det möjligt att konvertera högtalarens identitet för en källhögtalare till en måltalare. Men i den konventionella röstkodningsprocessen, olika faktorer såsom F0 extraktion fel, parameterisering fel och över-smoothing effekter av konverterade funktionsbana orsakar modellering fel i tal vågform, som vanligtvis ger ljudkvalitet nedbrytning av den konverterade rösten. För att ta itu med detta problem använder vi en direkt waveform genereringsteknik baserad på en WaveNet vocoder till VC. I den föreslagna metoden omvandlas först källhögtalarens akustiska egenskaper till måltalaren utifrån GMM. Sedan, vågform prover av den konverterade rösten genereras baserat på WaveNet vokoder konditionerade på konverterade akustiska funktioner. I detta papper, för att undersöka modellering acccuracies av den konverterade talvågform, jämför vi flera typer av akustiska funktioner för träning och synthesizing baserat på WaveNet vokoder. De experimentella resultaten bekräftade att den föreslagna VC-tekniken uppnår högre omvandlingsnoggrannhet på högtalarindividualitet med jämförbar ljudkvalitet jämfört med den konventionella VC-tekniken.
Kobayashi m.fl. REF-konditionerade sådana autoregressiva modeller på akustiska funktioner som bestäms av en Gaussian-Mixture-modeller för att omvandla funktionerna hos en källhögtalare till en slumpmässig målhögtalare.
Statistical Voice Conversion with WaveNet-Based Waveform Generation.
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}