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[IEEE 2019化合物半导体周（CSW）- 日本奈良（2019.5.19-2019.5.23）] 2019年化合物半导体周（CSW）- 基于硅的量子点激光器的相对强度噪声

DOI：10.1109/iciprm.2019.8819368 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 本文提出一种训练模型时无需使用平行数据的语音转换（VC）方法。语音转换技术仅转换源语音中的说话人特征信息，同时保持音系信息不变。现有大多数VC方法依赖平行数据——即源说话人和目标说话人朗读相同语句的语音数据对。但训练中使用平行数据会引发若干问题：1）训练数据局限于预定义语句；2）训练所得模型仅适用于训练中使用的特定说话人对；3）可能出现对齐失配。因此VC领域普遍倾向于避免使用平行数据，但非平行方法被认为学习难度较大。本方法基于说话人自适应技术和潜在音系信息捕获实现非平行训练，其假设语音信号产生于一个受限玻尔兹曼机概率模型，其中音系信息和说话人相关信息被明确定义。在说话人自适应训练过程中，说话人无关参数与说话人相关参数同步训练。转换阶段将输入语音信号分解为音系信息和说话人相关信息，替换为目标说话人的说话人相关信息后，通过混合二者获得转换语音。实验结果表明，本方法优于另一种非平行方法，在主观和客观评价标准上均达到与传统高斯混合模型（需使用平行数据）相当的效果。
作者： Toru Nakashika，Tetsuya Takiguchi，Yasuhiro Minami
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种在模型训练过程中不使用任何平行数据的语音转换方法，以解决现有依赖平行数据方法的局限性。

研究成果

所提出的基于自适应受限玻尔兹曼机的非平行语音转换方法能有效捕捉潜在的语音学信息，并在不依赖平行训练数据的情况下适配说话人特征。其性能与传统平行训练方法相当，在灵活性及适用于任意说话人对方面具有优势。未来工作可探索其在说话人识别、语音识别及语音情感控制等领域的应用。

研究不足

该研究发现，当隐藏单元数量超过最优值后性能会下降，这表明表征能力与源说话者及目标说话者之间隐藏单元分布的相似性之间存在权衡。此外，随着训练人数的增加，随机梯度下降学习方法可能会使与说话者无关的参数产生偏差。

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