Abstract-De flesta av de tidigare tillvägagångssätten för text-till-audio anpassning använde en förutvecklad automatisk taligenkänning (ASR) system som medfött lidit av flera svårigheter att anpassa talmodellen till enskilda sångare. En viktig aspekt som saknas i tidigare verk är självlärbarheten hos repetitiva vokalmönster i sångrösten, där den vokaldel som används är mer konsekvent än konsonantdelen. Baserat på detta, vårt system lär sig först en discriminativ subrymd av vokalsekvenser, baserat på viktad symmetrisk icke-negativ matris factorization (WS-NMF), genom att ta självlikhet av en standard akustisk funktion som en ingång. Sedan använder vi oss av kanonisk tidsförvrängning (CTW), härledd från en ny datorseende teknik, för att hitta en optimal spatiotemporal omvandling mellan texten och de akustiska sekvenserna. Experiment med koreanska och engelska datauppsättningar visade att användningen av denna metod efter en förutvecklad, oövervakad, sångkälla separation uppnådde mer lovande resultat än andra toppmoderna oövervakade metoder och ett befintligt ASR-baserat system.
Chang och Lee REF använde kanoniska tidsförvrängning och repetitiva vokalmönster för att hitta anpassningen för vokalsekvens.
Lyrics-to-Audio Alignment by Unsupervised Discovery of Repetitive Patterns in Vowel Acoustics
{'venue': 'IEEE Access, Vol. 5, (2017) 16635-16648', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}