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基于多领域条件生成的语音情感转换
1
作者
姚文翰
柯登峰
+3 位作者
黄良杰
胡睿欣
项敏特
张劲松
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2023年第5期67-72,共6页
语音情感转换是在不改变话者声纹、语义的情况下,将一种情感语音转换成另一种情感语音的技术,本质是实现语音的风格迁移。主流的风格迁移技术有对抗生成技术(如CycleGAN,StarGAN)和实例规一化技术(如IN,CIN)。CIN相对于IN添加了均值方...
语音情感转换是在不改变话者声纹、语义的情况下,将一种情感语音转换成另一种情感语音的技术,本质是实现语音的风格迁移。主流的风格迁移技术有对抗生成技术(如CycleGAN,StarGAN)和实例规一化技术(如IN,CIN)。CIN相对于IN添加了均值方差选择性模块,具有更强的风格迁移能力。提出了将StarGAN和CIN结合的语音情感转换模型CIN-StarGAN,将CIN模块嵌入到StarGAN生成器。在ESD数据集上的实验结果表明,CINStarGAN比基于CycleGAN的情感转换模型收敛速度快28%,具有较好的风格转换能力。在多领域情感转换方法上具有潜在研究价值。
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关键词
语音情感转换
域转换
条件实例归一化
生成对抗网络
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题名
基于多领域条件生成的语音情感转换
1
作者
姚文翰
柯登峰
黄良杰
胡睿欣
项敏特
张劲松
机构
北京语言大学信息科学学院
出处
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2023年第5期67-72,共6页
基金
汉考国际科研基金项目(HT-202011-374)。
文摘
语音情感转换是在不改变话者声纹、语义的情况下,将一种情感语音转换成另一种情感语音的技术,本质是实现语音的风格迁移。主流的风格迁移技术有对抗生成技术(如CycleGAN,StarGAN)和实例规一化技术(如IN,CIN)。CIN相对于IN添加了均值方差选择性模块,具有更强的风格迁移能力。提出了将StarGAN和CIN结合的语音情感转换模型CIN-StarGAN,将CIN模块嵌入到StarGAN生成器。在ESD数据集上的实验结果表明,CINStarGAN比基于CycleGAN的情感转换模型收敛速度快28%,具有较好的风格转换能力。在多领域情感转换方法上具有潜在研究价值。
关键词
语音情感转换
域转换
条件实例归一化
生成对抗网络
Keywords
emotional speech conversion
domain transfer
conditional instance normalization
generator adversarial network
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多领域条件生成的语音情感转换
姚文翰
柯登峰
黄良杰
胡睿欣
项敏特
张劲松
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2023
0
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