AVQVC：基于矢量量化并应用对比学习的单次语音转换
声音
2022-02-22 v1 音频与语音处理
摘要
语音转换（VC）指在保留话语内容的同时改变语音的音色。近来，许多工作聚焦于基于解耦的学习技术，以从语音信号中分离音色与语言内容信息。一旦成功，语音转换将变得可行且直接。本文提出了一种基于矢量量化语音转换（VQVC）与 AutoVC 的新型单次语音转换框架，称为 AVQVC。将一种新的训练方法应用于 VQVC，以更有效地从语音中分离内容与音色信息。结果表明，该方法在分离内容与音色以改善生成语音音质方面优于 VQVC。
引用
@article{arxiv.2202.10020,
title = {AVQVC: One-shot Voice Conversion by Vector Quantization with applying contrastive learning},
author = {Huaizhen Tang and Xulong Zhang and Jianzong Wang and Ning Cheng and Jing Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.10020},
year = {2022}
}
备注
4 pages paper