基于i向量和变分自编码相对生成对抗网络的语音转换.docx

《基于i向量和变分自编码相对生成对抗网络的语音转换》 语音转换技术是一种在保持原始语音信息不变的情况下，改变语音特征，使声音听起来像另外一个人的技术。这项技术被广泛应用于各种场景，如娱乐、语音合成以及医疗辅助系统。在实际应用中，由于平行文本（即对应的目标语音和源语音）的获取难度大，非平行文本条件下的语音转换显得尤为重要。 非平行文本条件下的语音转换方法大致分为三类：第一类方法试图将非平行文本转化为平行文本处理，通过自动语音识别或文语转换系统实现，但这类方法受制于这些系统的性能。第二类方法利用说话人的先验知识，通过模型自适应技术更新平行转换模型，如说话人自适应和说话人归一化，但仍需平行数据，并增加系统复杂性。第三类方法，即当前主流，采用解卷积和重构的思路，如C-VAE、VAWGAN和StarGAN，它们可以直接处理非平行文本，实现多对多的转换，解决了对齐问题。 C-VAE模型通过编码器和解码器实现语义和说话人个性信息的解卷与重构，但其假设数据遵循高斯分布，可能导致转换语音过于平滑。为解决这一问题，VAWGAN引入WGAN，提高了转换语音的质量，但WGAN自身存在的稳定性差、收敛慢等问题仍然限制了其性能。此外，VAWGAN的one-hot向量指示标签不能充分表达说话人个性信息。 针对上述挑战，本研究提出VARSGAN + i-vector模型，它结合了相对生成对抗网络（RSGAN）的优势和i向量的特性。RSGAN已被证明能生成更稳定、质量更高的数据样本，而i向量在说话人确认和识别领域被证实能够有效地表征说话人的个性信息。因此，VARSGAN + i-vector模型旨在通过提升生成对抗网络的性能来增强语音清晰度和自然度，同时利用i向量提供更丰富的说话人个性信息，以提高转换语音的个性相似度。 这个模型创新性地将RSGAN的稳定性和i向量的表达能力结合到变分自编码器框架中，旨在优化非平行文本条件下的语音转换效果，提高转换后的语音质量和说话人个性的忠实度，为语音转换技术带来新的突破。