論文の概要: Degrading Voice: A Comprehensive Overview of Robust Voice Conversion Through Input Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06304v1
• Date: Sat, 06 Dec 2025 05:17:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.297234
• Title: Degrading Voice: A Comprehensive Overview of Robust Voice Conversion Through Input Manipulation
• Title（参考訳）: 音声の劣化:入力操作によるロバスト音声変換の概観
• Authors: Xining Song, Zhihua Wei, Rui Wang, Haixiao Hu, Yanxiang Chen, Meng Han,
• Abstract要約: 音声変換(VC)技術は、2つの入力話者の音声信号を処理し、プロンプトや感情タグなどの補助情報の変調を行う。 近年、VCモデルは世代品質とパーソナライズ能力の両方で急速に進歩している。 これらの発展は、プライバシ保護、死亡者のための音声プリント再生、変形性音声の回復など、様々な用途において大きな注目を集めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.071803833384976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identity, accent, style, and emotions are essential components of human speech. Voice conversion (VC) techniques process the speech signals of two input speakers and other modalities of auxiliary information such as prompts and emotion tags. It changes para-linguistic features from one to another, while maintaining linguistic contents. Recently, VC models have made rapid advancements in both generation quality and personalization capabilities. These developments have attracted considerable attention for diverse applications, including privacy preservation, voice-print reproduction for the deceased, and dysarthric speech recovery. However, these models only learn non-robust features due to the clean training data. Subsequently, it results in unsatisfactory performances when dealing with degraded input speech in real-world scenarios, including additional noise, reverberation, adversarial attacks, or even minor perturbation. Hence, it demands robust deployments, especially in real-world settings. Although latest researches attempt to find potential attacks and countermeasures for VC systems, there remains a significant gap in the comprehensive understanding of how robust the VC model is under input manipulation. here also raises many questions: For instance, to what extent do different forms of input degradation attacks alter the expected output of VC models? Is there potential for optimizing these attack and defense strategies? To answer these questions, we classify existing attack and defense methods from the perspective of input manipulation and evaluate the impact of degraded input speech across four dimensions, including intelligibility, naturalness, timbre similarity, and subjective perception. Finally, we outline open issues and future directions.
• Abstract（参考訳）: アイデンティティ、アクセント、スタイル、感情は人間の発話の重要な構成要素である。 音声変換(VC)技術は、2つの入力話者の音声信号を処理し、プロンプトや感情タグなどの補助情報の変調を行う。 言語内容を維持しながら、パラ言語的特徴を互いに変化させる。 近年、VCモデルは世代品質とパーソナライズ能力の両方で急速に進歩している。 これらの発展は、プライバシ保護、死亡者のための音声プリント再生、変形性音声の回復など、様々な用途において大きな注目を集めている。 しかし、これらのモデルは、クリーンなトレーニングデータのために、非破壊的な特徴しか学ばない。 その後、雑音、残響、敵対的攻撃、あるいは小さな摂動など、現実世界のシナリオで劣化した入力音声を扱う場合、満足できないパフォーマンスが得られる。 そのため、特に現実世界の環境では、ロバストなデプロイメントが必要になります。 最近の研究では、VCシステムに対する潜在的な攻撃や対策を見つけようとしているが、VCモデルの入力操作における堅牢性に関する包括的理解には、依然として大きなギャップが残っている。 例えば、異なる形式の入力劣化攻撃がVCモデルの期待する出力をどの程度変化させるのか? これらの攻撃と防衛戦略を最適化する可能性はありますか。 これらの疑問に答えるために,入力操作の観点から既存の攻撃法と防御法を分類し,インテリジェンス,自然性,音色類似性,主観的知覚を含む4次元にわたる劣化した入力音声の影響を評価する。 最後に、オープンな問題と今後の方向性について概説する。

関連論文リスト

• Lost in Phonation: Voice Quality Variation as an Evaluation Dimension for Speech Foundation Models [22.710371114925763]
  音声基礎モデル(SFM)は、中間テキスト表現をバイパスし、生音声から音声言語の直接処理を可能にする。 この能力により、SFMは入力音声信号に埋め込まれた豊富なパラ言語的バリエーションに露出し、潜在的に応答することができる。 本研究では,音質の合成を特徴とする新たな並列データセットを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-29T14:44:44Z)
• Improving Voice Quality in Speech Anonymization With Just Perception-Informed Losses [0.08155575318208629]
  音声匿名化は、話者のアイデンティティを曖昧にしつつ、その後のタスクに重要な情報を保持する必要がある。 本研究は,人間の聴覚システムにインスパイアされた損失関数の重要性を浮き彫りにする。 提案する損失関数はモデルに依存しず,手工芸と深層学習を併用して品質表現を効果的に把握する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-20T20:33:44Z)
• Disentangling Prosody Representations with Unsupervised Speech Reconstruction [22.873286925385543]
  本研究の目的は、教師なし再構成に基づく音声からの感情的韻律のゆがみに対処することである。 具体的には,提案した音声再構成モデルProsody2Vecの3つの重要なコンポーネントを同定し,設計し,実装し,統合する。 まず, 感情的コーパスのProsody2Vec表現を事前訓練し, 特定のデータセットのモデルを微調整し, 音声感情認識(SER)と感情音声変換(EVC)タスクを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T01:37:35Z)
• Improving Speech Emotion Recognition with Unsupervised Speaking Style Transfer [23.981846601570243]
  EmoAugは、感情表現を高め、音声の感情認識タスクにおけるデータ不足問題に取り組むために設計された、新しいスタイル転送モデルである。 EmoAugは話者のアイデンティティとセマンティックコンテンツを保持しながら、様々な発話スタイルを転送できることを示す。 また、EmoAugによって強化されたデータを用いてSERモデルを訓練し、その拡張モデルは最先端の教師付きおよび自己教師付き手法を超越していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T11:43:25Z)
• Toward Degradation-Robust Voice Conversion [94.60503904292916]
  あらゆる音声変換技術は、発話の発声音を訓練中に見つからないあらゆる話者に変換する。 話者の清潔な発話を収集することは困難であり、通常はノイズや残響によって劣化する。 本稿では,任意の音声変換の頑健性の劣化に関する総合的研究を報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-14T17:00:34Z)
• Decoupling Speaker-Independent Emotions for Voice Conversion Via Source-Filter Networks [14.55242023708204]
  本研究では,話者に依存しない感情特徴の適切なフィルタリングを実現するために,ソースフィルタに基づく感情VCモデル(SFEVC)を提案する。 我々のSFEVCモデルはマルチチャネルエンコーダと感情分離エンコーダと1つのデコーダで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T03:14:48Z)
• VQMIVC: Vector Quantization and Mutual Information-Based Unsupervised Speech Representation Disentanglement for One-shot Voice Conversion [54.29557210925752]
  ワンショット音声変換は、音声表現のアンタングルメントによって効果的に実現できる。 コンテンツエンコーディングにはベクトル量子化(VQ)を使用し、トレーニング中に相互情報(MI)を相関指標として導入する。 実験結果は,提案手法が効果的に非絡み合った音声表現を学習する際の優位性を反映している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-18T13:50:38Z)
• Voicy: Zero-Shot Non-Parallel Voice Conversion in Noisy Reverberant Environments [76.98764900754111]
  音声変換(Voice Conversion, VC)は, 音源発話の非言語情報を変換し, 話者の同一性を変化させることを目的とした技術である。 我々は、特に騒々しいスピーチに適した新しいVCフレームワークであるVoicyを提案する。 自動エンコーダフレームワークにインスパイアされた本手法は,4つのエンコーダ(スピーカ,コンテンツ,音声,音響-ASR)と1つのデコーダから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T15:47:06Z)
• An Attribute-Aligned Strategy for Learning Speech Representation [57.891727280493015]
  属性選択機構によってこれらの問題に柔軟に対処できる音声表現を導出する属性整合学習戦略を提案する。 具体的には、音声表現を属性依存ノードに分解する層式表現可変オートエンコーダ(LR-VAE)を提案する。 提案手法は,IDのないSER上での競合性能と,無感情SV上でのより良い性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-05T06:19:14Z)
• Learning Explicit Prosody Models and Deep Speaker Embeddings for Atypical Voice Conversion [60.808838088376675]
  本稿では,明示的な韻律モデルと深層話者埋め込み学習を用いたVCシステムを提案する。 韻律補正器は音素埋め込みを取り入れ、典型的な音素持続時間とピッチ値を推定する。 変換モデルは、音素埋め込みと典型的な韻律特徴を入力として、変換された音声を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T13:08:53Z)
• FragmentVC: Any-to-Any Voice Conversion by End-to-End Extracting and Fusing Fine-Grained Voice Fragments With Attention [66.77490220410249]
  本稿では、Wav2Vec 2.0から、音源話者からの発声の潜在音声構造を求めるFragmentVCを提案する。 FragmentVCは、ターゲット話者発話からきめ細かい音声断片を抽出し、所望の発話に融合することができる。 提案手法は, コンテンツと話者情報との絡み合いを考慮せずに, 再構成損失を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T09:21:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。