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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 开发基于网络的光伏模拟平台（旨在结合机器学习与先进器件及工艺模拟以支持工艺优化）

DOI：10.1109/pvsc40753.2019.8980687 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 本文提出一种训练模型时无需使用任何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，同时保持音位信息不变。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位信息提取实现非平行训练，其理论基础是将语音信号视为基于受限玻尔兹曼机的概率模型生成，其中音位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位信息和说话人相关信息，替换为所需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，本方法性能优于其他非平行方法，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

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，其性能与传统需要平行数据的方法相当，且具有无需预定义语句或完美对齐的优势。该方法在不同性别配对间均有效，并在说话人识别、语音识别等领域展现出应用潜力。

研究不足

模型的性能受隐藏单元数量以及表示能力与源说话者、目标说话者之间隐藏单元分布相似度之间权衡的影响。由于采用随机梯度下降学习方法，训练说话者数量超过一定值后，模型性能不会显著提升。

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