論文の概要: Beyond Voice Identity Conversion: Manipulating Voice Attributes by Adversarial Learning of Structured Disentangled Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12346v1
• Date: Mon, 26 Jul 2021 17:40:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-27 15:43:13.735632
• Title: Beyond Voice Identity Conversion: Manipulating Voice Attributes by Adversarial Learning of Structured Disentangled Representations
• Title（参考訳）: 声質変換を超えて:構造的アンタングル表現の逆学習による音声属性の操作
• Authors: Laurent Benaroya, Nicolas Obin, Axel Roebel
• Abstract要約: 本稿では,音声属性の操作を可能にするニューラルアーキテクチャを提案する。 複数の自動エンコーダを用いて、理想主義的に独立した言語的および言語外表現の集合として音声を符号化する、構造化ニューラルネットワークが提案されている。 提案アーキテクチャは、リップ同期アプリケーションを可能にする変換中に元の音声タイミングが保存されるように時間同期される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.139222986297263
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Voice conversion (VC) consists of digitally altering the voice of an individual to manipulate part of its content, primarily its identity, while maintaining the rest unchanged. Research in neural VC has accomplished considerable breakthroughs with the capacity to falsify a voice identity using a small amount of data with a highly realistic rendering. This paper goes beyond voice identity and presents a neural architecture that allows the manipulation of voice attributes (e.g., gender and age). Leveraging the latest advances on adversarial learning of structured speech representation, a novel structured neural network is proposed in which multiple auto-encoders are used to encode speech as a set of idealistically independent linguistic and extra-linguistic representations, which are learned adversariarly and can be manipulated during VC. Moreover, the proposed architecture is time-synchronized so that the original voice timing is preserved during conversion which allows lip-sync applications. Applied to voice gender conversion on the real-world VCTK dataset, our proposed architecture can learn successfully gender-independent representation and convert the voice gender with a very high efficiency and naturalness.
• Abstract（参考訳）: 音声変換(VC)は、個人の声をデジタル的に変更してコンテンツの一部、主にそのアイデンティティを操作し、残余は変化しない。 ニューラルVCの研究は、非常にリアルなレンダリングで少量のデータを使って音声アイデンティティを偽造する能力で、かなりのブレークスルーを達成した。 本稿では、音声のアイデンティティを超えて、音声属性(例えば、性別と年齢)の操作を可能にするニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 構造化された音声表現の対角学習の最新の進歩を生かして、複数の自己エンコーダを用いて音声を理想主義的に独立した言語的・言語的表現の集合としてエンコードする新しい構造化ニューラルネットワークが提案される。 さらに、提案アーキテクチャは、リップ同期アプリケーションを可能にする変換中に元の音声タイミングを保存できるように、タイム同期される。 実世界のVCTKデータセットにおける音声の性別変換に応用して,提案アーキテクチャは,性別に依存しない表現をうまく学習し,声の性別を極めて高い効率と自然性で変換することができる。

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