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RTVC中ASV和TTS模块结合使用的调研示例分析

本篇文章为大家展示了RTVC 中 ASV 和 TTS 模块结合使用的调研示例分析，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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0. 说明

不知道如何克服 ASV 的输出 SV Vector 应用到 TTS 后, 合成时候的 Unseen Speaker 问题

背景描述:

不管是 M2VoC 还是 音色迁移版本 Cross-lingual TTS, 均可以

  • 先用 ASV 得到音色向量

  • 这个向量不一定需要表述音色, 只需要同一个人集中就好

  • 然后这个向量结合文本参与 TTS 的训练, 让 TTS 熟悉向量

  • 但是如果未见过的说话人, 就需要 ASV 提取的比较准, 并且 TTS 的地方见到的人比较多

  • 比如 ASV 提取向量, 并且寻找离他最近的, 然后用他代替

  • 提取向量在训练的时候, 是当前句子的向量, 但是 Inference 的时候可以随机取 20 句话, 然后取平均

因此调研下文献以及讨论

1. 总结现象

  • 哪些 SVV 导致 Good Case

  • 哪些 SVV 导致 Bad Case

  • 都记录下来, 进行观察和二分类

2. 调研前的想法

2.1. 增多数据

不用更改思路, 增多 VCTK 类似的思路, 仔细训练

主要贡献可以体现在

  • 公开数据集的收集

  • 处理

  • 以及使用

  • 最终 Test 集的构建上

2.2. SVV 找最近

不用本身提取的 SVV, 寻找他最近的那个

2.3. 多个 ASV

  • 一个抓去不够, 参考的少, 使用多个

  • 其中多个可以有中文的, 英文的

2.4. GST

使用 ASV 得到 SVV, 然后不直接使用 SVV, 而是通过 Attention 将 SVV 表示成几个 GST 的加权和, 然后参与 TTS

2.5. ASV Fine-Tune

训练的时候允许 ASV 进行梯度回传的修改

  • 不过这个方法 TTS 语料只有 100 说话人级别, 而 ASV 语料都是 7000 级别, 因此不好训

3. LibriSpeech TTS

  • 但是之前有人做到过很好的跨语言效果, 并且并没有用到这么多说话人

  • 不过先用吧, 看能不能出效果

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