論文の概要: Unsupervised Cross-Domain Singing Voice Conversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02830v1
• Date: Thu, 6 Aug 2020 18:29:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 08:03:37.944619
• Title: Unsupervised Cross-Domain Singing Voice Conversion
• Title（参考訳）: 教師なしクロスドメイン歌声変換
• Authors: Adam Polyak, Lior Wolf, Yossi Adi, Yaniv Taigman
• Abstract要約: 任意の同一性から音声変換を行うタスクに対して,wav-to-wav生成モデルを提案する。 提案手法は,自動音声認識のタスクのために訓練された音響モデルとメロディ抽出機能の両方を用いて波形ベースジェネレータを駆動する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.1021715879586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a wav-to-wav generative model for the task of singing voice conversion from any identity. Our method utilizes both an acoustic model, trained for the task of automatic speech recognition, together with melody extracted features to drive a waveform-based generator. The proposed generative architecture is invariant to the speaker's identity and can be trained to generate target singers from unlabeled training data, using either speech or singing sources. The model is optimized in an end-to-end fashion without any manual supervision, such as lyrics, musical notes or parallel samples. The proposed approach is fully-convolutional and can generate audio in real-time. Experiments show that our method significantly outperforms the baseline methods while generating convincingly better audio samples than alternative attempts.
• Abstract（参考訳）: 任意のアイデンティティから歌唱音声変換を行うためのwav-to-wav生成モデルを提案する。 提案手法は,自動音声認識のタスクのために訓練された音響モデルとメロディ抽出機能の両方を用いて波形ベースジェネレータを駆動する。 提案した生成アーキテクチャは話者の同一性に不変であり、音声や歌唱源を用いて、ラベルのないトレーニングデータからターゲット歌手を生成するように訓練することができる。 このモデルは、歌詞、音符、並列サンプルなどの手動による監督なしに、エンドツーエンドで最適化されている。 提案手法は完全畳み込みであり,リアルタイムに音声を生成することができる。 実験により,本手法がベースライン法を著しく上回り,他の手法よりも音響サンプルの精度が向上したことを示す。

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