論文の概要: Robust One-Shot Singing Voice Conversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11096v1
• Date: Thu, 20 Oct 2022 08:47:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 16:09:21.560883
• Title: Robust One-Shot Singing Voice Conversion
• Title（参考訳）: ロバストなワンショット歌声変換
• Authors: Naoya Takahashi, Mayank Kumar Singh, Yuki Mitsufuji
• Abstract要約: 歌唱音声変換のための2段階学習手法であるRobostifyを提案する。 第1段階では、生成逆数ネットワークに基づく新しいワンショットSVCモデルがクリーンデータに基づいて訓練され、高品質な変換が保証される。 第2段階では、モデルのエンコーダにエンハンスモジュールを導入し、歪みに対するロバスト性を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.489023216333766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many existing works on singing voice conversion (SVC) require clean recordings of target singer's voice for training. However, it is often difficult to collect them in advance and singing voices are often distorted with reverb and accompaniment music. In this work, we propose robust one-shot SVC (ROSVC) that performs any-to-any SVC robustly even on such distorted singing voices using less than 10s of a reference voice. To this end, we propose two-stage training method called Robustify. In the first stage, a novel one-shot SVC model based on a generative adversarial network is trained on clean data to ensure high-quality conversion. In the second stage, enhancement modules are introduced to the encoders of the model to improve the robustness against distortions in the feature space. Experimental results show that the proposed method outperforms one-shot SVC baselines for both seen and unseen singers and greatly improves the robustness against the distortions.
• Abstract（参考訳）: 歌唱音声変換(SVC)に関する多くの既存の研究は、訓練のためにターゲット歌手の声をきれいに記録する必要がある。 しかし、事前に収集することはしばしば困難であり、歌声は残響や伴奏音楽で歪曲されることが多い。 本研究では、参照音声の10秒未満の変形した歌声であっても、任意のSVCを頑健に行う頑健なワンショットSVC(ROSVC)を提案する。 そこで我々はRobostifyと呼ばれる2段階の学習手法を提案する。 第1段階では、生成逆数ネットワークに基づく新しいワンショットSVCモデルがクリーンデータに基づいて訓練され、高品質な変換が保証される。 第2段階では、拡張モジュールがモデルのエンコーダに導入され、特徴空間の歪みに対するロバスト性が向上する。 実験の結果, 提案手法は, シングルショットのsvcベースラインよりも優れており, 歪みに対するロバスト性が大幅に向上した。

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