C-VAE与VAWGAN在非平行语音转换中的融合提升

本文主要探讨了一种创新的语音转换技术，结合了i向量和变分自编码相对生成对抗网络（i-vector and Variational Autoencoder-Relative Generative Adversarial Network, VAE-RGAN）。语音转换技术的目标是保留语音内容不变，同时改变说话人的声音特征，使其模拟其他人的发音，特别关注的是非平行文本条件下的转换，因为这种场景在实际应用中更为常见，如跨语种转换和医疗辅助系统。 传统的语音转换方法面临的主要挑战是缺乏平行文本数据。第一类方法尝试通过语音重组技术，如自动语音识别（ASR）系统标记音素或文语转换系统合并语音片段，将非平行文本转化为可处理的平行形式。这类方法简单易行，但受限于ASR或文语转换系统的准确性。 第二类方法则是从统计学角度出发，利用背景说话人的信息进行模型自适应，如说话人自适应和说话人归一化。这种方法依赖于平行训练数据，且系统复杂性较高，因为它需要针对每个源-目标说话人对单独建立转换模型，对于多对多转换支持不足。 第三类方法，也就是本文的核心部分，采用C-VAE、VAWGAN和StarGAN等模型，这些方法直接处理非平行文本，通过解码语义信息和说话人个性特征，实现了多对多的语音转换。C-VAE通过条件编码器捕获源说话人的语义，而解码器则学习目标说话人的特性；VAWGAN则结合了变分自编码和 Wasserstein GAN，提供更精细的控制和更好的生成质量；StarGAN作为多任务学习的框架，能够同时处理多种语音风格转换，显著降低了对平行数据的依赖。 基于i向量和变分自编码相对生成对抗网络的语音转换技术，通过巧妙地融合深度学习模型和多对多转换策略，提高了语音转换的自然度和个性化程度，尤其在非平行文本条件下，具有很高的实用价值和研究前景。然而，尽管如此，技术的进一步优化仍需关注模型的泛化能力、计算效率以及对噪声和质量下降的鲁棒性，以便在实际应用中更加稳定和高效。