論文の概要: VAW-GAN for Disentanglement and Recomposition of Emotional Elements in Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02314v1
• Date: Tue, 3 Nov 2020 08:49:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 05:45:09.040577
• Title: VAW-GAN for Disentanglement and Recomposition of Emotional Elements in Speech
• Title（参考訳）: 音声における感情要素の分散と分解のためのVAW-GAN
• Authors: Kun Zhou, Berrak Sisman, Haizhou Li
• Abstract要約: 変分自己符号化ワッサーシュタイン生成対向ネットワーク(VAW-GAN)による音声の感情要素のアンタングル化と再分解について検討する。 本稿では,2つのVAW-GANパイプライン,1つはスペクトル変換,もう1つは韻律変換を含む話者依存型ECVフレームワークを提案する。 提案手法の有効性を客観評価と主観評価の両方で検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.92456020841438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emotional voice conversion (EVC) aims to convert the emotion of speech from one state to another while preserving the linguistic content and speaker identity. In this paper, we study the disentanglement and recomposition of emotional elements in speech through variational autoencoding Wasserstein generative adversarial network (VAW-GAN). We propose a speaker-dependent EVC framework based on VAW-GAN, that includes two VAW-GAN pipelines, one for spectrum conversion, and another for prosody conversion. We train a spectral encoder that disentangles emotion and prosody (F0) information from spectral features; we also train a prosodic encoder that disentangles emotion modulation of prosody (affective prosody) from linguistic prosody. At run-time, the decoder of spectral VAW-GAN is conditioned on the output of prosodic VAW-GAN. The vocoder takes the converted spectral and prosodic features to generate the target emotional speech. Experiments validate the effectiveness of our proposed method in both objective and subjective evaluations.
• Abstract（参考訳）: 感情音声変換(EVC)は、言語内容と話者のアイデンティティを保ちながら、ある状態から別の状態へ音声の感情を変換することを目的としている。 本稿では,ワッサーシュタイン生成逆数ネットワーク(VAW-GAN)を用いて,音声中の感情要素の歪みと分解について検討する。 本稿では,スペクトル変換用と韻律変換用の2つのvaw-ganパイプラインを含む,vaw-ganに基づく話者依存型evcフレームワークを提案する。 スペクトル特徴から感情と韻律(f0)情報を分離するスペクトルエンコーダを訓練し、言語的韻律から韻律(感情的韻律)の感情変調を解消する韻律エンコーダを訓練する。 実行時には、韻律VAW-GANの出力にスペクトルVAW-GANの復号器を条件付ける。 ボコーダは、変換されたスペクトルと韻律的特徴を利用して、対象の感情音声を生成する。 提案手法の有効性を客観評価と主観評価の両方で検証した。

関連論文リスト

• Attention-based Interactive Disentangling Network for Instance-level Emotional Voice Conversion [81.1492897350032]
  感情音声変換(Emotional Voice Conversion)は、非感情成分を保存しながら、与えられた感情に応じて音声を操作することを目的とする。 本稿では,音声変換にインスタンスワイドな感情知識を活用する,意図に基づく対話型ディスタングネットワーク(AINN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T08:06:45Z)
• Nonparallel Emotional Voice Conversion For Unseen Speaker-Emotion Pairs Using Dual Domain Adversarial Network & Virtual Domain Pairing [9.354935229153787]
  トレーニングやテスト期間中に中性データのみが存在する話者の感情を変換する問題に対処する。 実データに存在しない話者と感情のペアを仮想的に組み込んだ仮想ドメインペアリング(VDP)トレーニング戦略を提案する。 ヒンディー語感情データベースを用いて提案手法の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-21T09:06:52Z)
• Textless Speech Emotion Conversion using Decomposed and Discrete Representations [49.55101900501656]
  我々は、音声を、コンテンツ単位、F0、話者、感情からなる離散的、非絡み合いの学習表現に分解する。 まず、内容単位を対象の感情に翻訳し、その単位に基づいて韻律的特徴を予測することによって、音声内容を変更する。 最後に、予測された表現をニューラルボコーダに入力して音声波形を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-14T18:16:42Z)
• Decoupling Speaker-Independent Emotions for Voice Conversion Via Source-Filter Networks [14.55242023708204]
  本研究では,話者に依存しない感情特徴の適切なフィルタリングを実現するために,ソースフィルタに基づく感情VCモデル(SFEVC)を提案する。 我々のSFEVCモデルはマルチチャネルエンコーダと感情分離エンコーダと1つのデコーダで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T03:14:48Z)
• Limited Data Emotional Voice Conversion Leveraging Text-to-Speech: Two-stage Sequence-to-Sequence Training [91.95855310211176]
  感情的音声変換は、言語内容と話者のアイデンティティを保ちながら、発話の感情状態を変えることを目的としている。 本研究では,感情音声データ量の少ない連続音声変換のための新しい2段階学習戦略を提案する。 提案フレームワークはスペクトル変換と韻律変換の両方が可能であり、客観的評価と主観評価の両方において最先端のベースラインを大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T04:56:14Z)
• Seen and Unseen emotional style transfer for voice conversion with a new emotional speech dataset [84.53659233967225]
  感情的音声変換は、言語内容と話者のアイデンティティを保ちながら、音声中の感情的韻律を変換することを目的としている。 可変自動符号化ワッサーシュタイン生成対向ネットワーク(VAW-GAN)に基づく新しいフレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,ベースラインフレームワークを一貫して上回り,優れた性能を発揮することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-28T07:16:18Z)
• Converting Anyone's Emotion: Towards Speaker-Independent Emotional Voice Conversion [83.14445041096523]
  感情的音声変換は、言語内容と話者のアイデンティティを保ちながら、ある状態から別の状態へ音声の感情を変換することを目的としている。 パラレルデータを必要とせずに、誰の感情も変換できる話者非依存の感情音声変換フレームワークを提案する。 実験の結果,提案した話者非依存のフレームワークは,目に見える話者と目に見えない話者の双方に対して,競争的な結果が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-13T13:36:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。