INTERSPEECH2024 | Vec-Tok-VC+: 双重训练策略下基于渐进式损失约束和残差增强的鲁棒零样本语音转换
INTERSPEECH2024 | Vec-Tok-VC+: 双重训练策略下基于渐进式损失约束和残差增强的鲁棒零样本语音转换

零样本语音转换 (zero-shot voice conversion) 旨在保留语言内容的同时,将源说话人语音转换成任意目标说话人的语音。随着深度学习技术的引入,零样本语音转换技术取得了巨大的飞跃。但现有的零样本语音转换方法多在训练时进行…

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论文分享 | 利用分层韵律建模实现富有表现力的零样本语音合成
论文分享 | 利用分层韵律建模实现富有表现力的零样本语音合成

基于大模型的语音合成展现出零样本音色克隆的巨大潜力。在大规模数据和大模型的双重作用下,如今的零样本语音合成可以轻松实现未见音色的克隆。然而当前的工作侧重于音色的泛化上,忽略了韵律建模,这使得合成语音的自然度和表现力有限。 近期,西工大音频语…

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IEEE SPL丨Distil-DCCRN:利用特征知识蒸馏技术的小型DCCRN语音增强模型
IEEE SPL丨Distil-DCCRN:利用特征知识蒸馏技术的小型DCCRN语音增强模型

DCCRN模型利用频谱复数特征实现了出色的语音增强性能。然而,该模型的参数量和计算复杂度高,难以直接在端侧设备部署。因此需要对模型进行优化,在不影响模型表现的同时,降低模型的参数量和计算复杂度。 最近,西北工业大学音频语音与语言处理研究组(…

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