Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards end-to-end F0 voice conversion based on Dual-GAN with convolutional wavelet kernels

論文の概要: Towards end-to-end F0 voice conversion based on Dual-GAN with convolutional wavelet kernels

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07283v1
Date: Thu, 15 Apr 2021 07:42:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-16 14:45:26.638602
Title: Towards end-to-end F0 voice conversion based on Dual-GAN with convolutional wavelet kernels
Title（参考訳）: 畳み込みウェーブレットカーネルを用いたDual-GANに基づくエンドツーエンドF0音声変換
Authors: Cl\'ement Le Moine Veillon, Nicolas Obin and Axel Roebel
Abstract要約: 単一のニューラルネットワークが提案され、最初のモジュールを使用して異なる時間スケールでF0表現を学習する。第2の敵対モジュールは、ある感情から別の感情への変換を学ぶために使用される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.92436948211501
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper presents a end-to-end framework for the F0 transformation in the context of expressive voice conversion. A single neural network is proposed, in which a first module is used to learn F0 representation over different temporal scales and a second adversarial module is used to learn the transformation from one emotion to another. The first module is composed of a convolution layer with wavelet kernels so that the various temporal scales of F0 variations can be efficiently encoded. The single decomposition/transformation network allows to learn in a end-to-end manner the F0 decomposition that are optimal with respect to the transformation, directly from the raw F0 signal.
Abstract（参考訳）: 本稿では,表現型音声変換におけるF0変換のためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。異なる時間スケールでf0表現を学習するために第1のモジュールを使用し、一方の感情から他方への変換を学習するために第2の敵モジュールを使用する単一のニューラルネットワークを提案する。第1モジュールは、F0変動の様々な時間スケールを効率的に符号化できるように、ウェーブレットカーネルを備えた畳み込み層からなる。単一分解/変換ネットワークは、生のF0信号から直接変換に対して最適なF0分解をエンドツーエンドで学習することができる。

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