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非平行文本條件下基于i-vector和改進(jìn)變分自編碼器的多對(duì)多語音轉(zhuǎn)換算法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-11-03 05:23
   語音轉(zhuǎn)換技術(shù)是一種將源說話人的個(gè)性特征轉(zhuǎn)換為目標(biāo)說話人個(gè)性特征,同時(shí)保持語義信息不變的一種技術(shù)。根據(jù)語音轉(zhuǎn)換所獲取的語料不同,可以將語音轉(zhuǎn)換分為平行文本條件下的語音轉(zhuǎn)換和非平行文本條件下的語音轉(zhuǎn)換。在目前的非平行文本條件下的語音轉(zhuǎn)換存在轉(zhuǎn)換后的語音質(zhì)量不好和語音個(gè)性相似度不高等問題。本文的重點(diǎn)是通過引入說話人身份向量和對(duì)變分自編碼器模型進(jìn)行改進(jìn)這兩方面改善轉(zhuǎn)換性能。首先,由于說話人標(biāo)簽對(duì)說話人身份信息表征不足,本文通過引入說話人身份向量用于豐富說話人身份特征信息,從而對(duì)轉(zhuǎn)換后的目標(biāo)說話人語音在個(gè)性相似度上進(jìn)行改進(jìn)。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)分析表明,本文提出的基于變分自編碼器和說話人身份向量的模型,轉(zhuǎn)換后的語音相對(duì)于基于變分自編碼器和說話人標(biāo)簽?zāi)P偷霓D(zhuǎn)換語音的MCD值降低了3.34%,MOS值提升了1.6%,ABX值在同性轉(zhuǎn)換情形下平均提升了3.75%,在異性轉(zhuǎn)換情形下平均提升了4.37%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明該方案對(duì)轉(zhuǎn)換后的語音個(gè)性相似度和語音質(zhì)量方面都有不同程度的提高。其次,由于變分自編碼器模型的隱層變量對(duì)瓶頸層信息表示不足,本文通過對(duì)變分自編碼器模型進(jìn)行改進(jìn),引入?yún)?shù)?和C得到BETA變分自編碼器模型,使模型能夠?qū)W習(xí)到解纏繞的隱層表示并提升隱層編碼的信息容量。通過實(shí)驗(yàn)分析表明,本文提出的BETA變分自編碼器模型相對(duì)于變分自編碼器模型轉(zhuǎn)換語音的MCD值平均降低了4.10%,MOS值平均提升了5.33%,ABX值在同性轉(zhuǎn)換情形下提升了5.62%,在異性轉(zhuǎn)換情形下平均提升了4.37%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方案對(duì)轉(zhuǎn)換后的語音質(zhì)量和個(gè)性相似度方面都實(shí)現(xiàn)了有效的改善。此外,本文還將身份向量引入上述模型中,得到BETA-VAE+i-vector模型,該模型比基于VAE和說話人身份標(biāo)簽?zāi)P偷霓D(zhuǎn)換語音的MCD值降低了5.5%,MOS值提升了6.23%,ABX值在同性轉(zhuǎn)換情形下提升了6.87%,在異性轉(zhuǎn)換情形下提升了5.62%,說明該方法在語音音質(zhì)和說話人個(gè)性相似度兩個(gè)方面都有較大的提升。
【學(xué)位單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:TN912.3
【部分圖文】:

分布圖,分布圖,聲音,人體器官


表的意義出發(fā)。本章主要介紹了語音的發(fā)音模譜轉(zhuǎn)換及語音性能的評(píng)估等基礎(chǔ)知識(shí)和關(guān)鍵技模型生機(jī)制人體器官共同參與的復(fù)雜過程,其過程大致可進(jìn)行構(gòu)思,根據(jù)語法與詞匯形成信息流;人體各個(gè)器官協(xié)調(diào)工作。通過肺部產(chǎn)生的氣聲帶震動(dòng)發(fā)出聲音,聲音再通過舌、腭、咽、聲音;唇輻射,發(fā)出聲音,輸出信號(hào);

原理圖,模型結(jié)構(gòu),原理,自編碼


圖 3.1 VAE 模型結(jié)構(gòu)原理簡(jiǎn)圖成模型 p ( z ) p ( x | z) ,虛線表示真與生成模型參數(shù) 進(jìn)行聯(lián)合學(xué)習(xí)。成模型 p ( x | z) ,如果從自編碼的辨別模型 q ( z | x) ,類似于自編碼同分布的,兩個(gè)觀測(cè)不會(huì)相互影 p ( x | z) 參數(shù)進(jìn)行估計(jì),利用對(duì)數(shù)(1) (2) ( ) 1log ( , ,..., ) log (NN ip x x x p

對(duì)比圖,目標(biāo)語,語譜圖,轉(zhuǎn)換系統(tǒng)


圖 4.5 是采用非平行語料訓(xùn)練時(shí),基準(zhǔn)系統(tǒng) VAE+one-hot 模型與 VAE+i-vector 模型進(jìn)行語音轉(zhuǎn)換實(shí)驗(yàn)時(shí),四組轉(zhuǎn)換類別下轉(zhuǎn)換語音的 MCD 平均值對(duì)比圖。圖 4.5 四組轉(zhuǎn)換類別下不同模型轉(zhuǎn)換語音 MCD 值對(duì)比圖5.4155.8155.8225.9485.2435.5485.7035.7385.15.25.35.45.55.65.75.85.96.0女-女 女-男 男-女 男-男MCD值VAE+one-hot VAE+i-vector
【相似文獻(xiàn)】

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8 陳霄鵬;聲紋識(shí)別中的時(shí)變魯棒性問題研究[D];貴州大學(xué);2016年

9 李灣灣;說話人聲紋識(shí)別的算法研究[D];浙江大學(xué);2017年



本文編號(hào):2868152

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