論文の概要: Towards Improved Zero-shot Voice Conversion with Conditional DSVAE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05227v1
• Date: Wed, 11 May 2022 01:19:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-13 08:23:01.375184
• Title: Towards Improved Zero-shot Voice Conversion with Conditional DSVAE
• Title（参考訳）: 条件付きDSVAEによるゼロショット音声変換の改善に向けて
• Authors: Jiachen Lian and Chunlei Zhang and Gopala Krishna Anumanchipalli and Dong Yu
• Abstract要約: ノンパラレル音声変換では,コンテンツと発話スタイルの情報の分離が不可欠である。 本稿では,事前モデリングの条件として,コンテンツバイアスを可能にする新しいモデルである条件付きDSVAEを提案する。 条件付きDSVAEから導出されるコンテンツ埋め込みが、ランダム性を克服し、より優れた音素分類精度を実現することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.376259456529368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Disentangling content and speaking style information is essential for zero-shot non-parallel voice conversion (VC). Our previous study investigated a novel framework with disentangled sequential variational autoencoder (DSVAE) as the backbone for information decomposition. We have demonstrated that simultaneous disentangling content embedding and speaker embedding from one utterance is feasible for zero-shot VC. In this study, we continue the direction by raising one concern about the prior distribution of content branch in the DSVAE baseline. We find the random initialized prior distribution will force the content embedding to reduce the phonetic-structure information during the learning process, which is not a desired property. Here, we seek to achieve a better content embedding with more phonetic information preserved. We propose conditional DSVAE, a new model that enables content bias as a condition to the prior modeling and reshapes the content embedding sampled from the posterior distribution. In our experiment on the VCTK dataset, we demonstrate that content embeddings derived from the conditional DSVAE overcome the randomness and achieve a much better phoneme classification accuracy, a stabilized vocalization and a better zero-shot VC performance compared with the competitive DSVAE baseline.
• Abstract（参考訳）: ゼロショットノンパラレル音声変換(VC)には,コンテンツと発話スタイルの情報の分離が不可欠である。 本研究は,情報分解のバックボーンとして,不連続な逐次変分オートエンコーダ(dsvae)を用いた新しい枠組みについて検討した。 ゼロショットVCでは、ある発話からコンテンツ埋め込みと話者埋め込みを同時に切り離すことが可能であることを示した。 そこで本研究では,DSVAEベースラインにおけるコンテンツブランチの事前分布に関する懸念を提起し,方向性を継続する。 ランダム初期化事前分布は,学習過程中の音声構造情報を減らすためにコンテンツ埋め込みを強制するが,これは望ましい性質ではない。 ここでは、より多くの音声情報を保存したより優れたコンテンツ埋め込みの実現を目指す。 条件付きdsvaeは,事前モデリングの条件としてコンテンツバイアスを許容し,後方分布からサンプリングしたコンテンツ埋め込みを再構成する新しいモデルである。 VCTKデータセットを用いた実験では、条件付きDSVAEから導出されるコンテンツ埋め込みがランダム性を克服し、より優れた音素分類精度、安定した発声、および競合するDSVAEベースラインと比較してゼロショットVC性能を実現することを示した。

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