論文の概要: Generative Adversarial Network based Voice Conversion: Techniques, Challenges, and Recent Advancements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19197v1
- Date: Sun, 27 Apr 2025 11:22:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.174893
- Title: Generative Adversarial Network based Voice Conversion: Techniques, Challenges, and Recent Advancements
- Title（参考訳）: ジェネレーティブ・ディバイサル・ネットワークに基づく音声変換:技術・課題・最近の進歩
- Authors: Sandipan Dhar, Nanda Dulal Jana, Swagatam Das,
- Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)ベースのアプローチは,その強力な特徴マッピング能力と,高度に現実的な音声を生成する可能性に対して,大きな注目を集めている。
本稿では,音声変換環境の包括的分析を行い,重要な技術,重要な課題,現場におけるGANの変容的影響を明らかにする。
全体として、この研究は、音声変換技術における最先端のSOTA(State-of-the-art)の推進を目指す研究者、開発者、実践者にとって不可欠なリソースとなっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.716872085463887
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Voice conversion (VC) stands as a crucial research area in speech synthesis, enabling the transformation of a speaker's vocal characteristics to resemble another while preserving the linguistic content. This technology has broad applications, including automated movie dubbing, speech-to-singing conversion, and assistive devices for pathological speech rehabilitation. With the increasing demand for high-quality and natural-sounding synthetic voices, researchers have developed a wide range of VC techniques. Among these, generative adversarial network (GAN)-based approaches have drawn considerable attention for their powerful feature-mapping capabilities and potential to produce highly realistic speech. Despite notable advancements, challenges such as ensuring training stability, maintaining linguistic consistency, and achieving perceptual naturalness continue to hinder progress in GAN-based VC systems. This systematic review presents a comprehensive analysis of the voice conversion landscape, highlighting key techniques, key challenges, and the transformative impact of GANs in the field. The survey categorizes existing methods, examines technical obstacles, and critically evaluates recent developments in GAN-based VC. By consolidating and synthesizing research findings scattered across the literature, this review provides a structured understanding of the strengths and limitations of different approaches. The significance of this survey lies in its ability to guide future research by identifying existing gaps, proposing potential directions, and offering insights for building more robust and efficient VC systems. Overall, this work serves as an essential resource for researchers, developers, and practitioners aiming to advance the state-of-the-art (SOTA) in voice conversion technology.
- Abstract（参考訳）: 音声変換(VC)は音声合成において重要な研究領域であり、話者の発声特性の変換が言語内容を保持しながら他と類似することを可能にしている。
この技術には、自動映画のダビング、音声合成変換、病理的音声再生のための補助装置など幅広い応用がある。
高品質で自然な合成音声の需要が高まる中、研究者は幅広いVC技術を開発してきた。
これらのうち、GAN(Generative Adversarial Network)ベースのアプローチは、その強力な特徴マッピング能力と、非常に現実的な音声を生成する可能性にかなりの注意を払っている。
顕著な進歩にもかかわらず、訓練の安定性の確保、言語的一貫性の維持、知覚的自然性の達成といった課題は、GANベースのVCシステムの進歩を妨げ続けている。
本稿では,音声変換環境の包括的分析を行い,重要な技術,重要な課題,現場におけるGANの変容的影響を明らかにする。
この調査は、既存の手法を分類し、技術的障害を調べ、GANベースのVCの最近の発展を批判的に評価する。
文献に散在する研究成果の統合と合成により,異なるアプローチの強みと限界に関する構造化された理解を提供する。
この調査の意義は、既存のギャップを特定し、潜在的な方向性を提案し、より堅牢で効率的なVCシステムを構築するための洞察を提供することによって、将来の研究を導く能力にある。
全体として、この研究は、音声変換技術における最先端のSOTA(State-of-the-art)の推進を目指す研究者、開発者、実践者にとって不可欠なリソースとなっている。
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