Centrala begrepp
提案されたDurFlex-EVCモデルは、感情的な音声変換において優れた柔軟性と効率性を実現し、既存のモデルを凌駕しています。
Sammanfattning
最近の進歩により、音声処理の分野で感情的な音声変換が注目されています。本研究では、DurFlex-EVCモデルが並列生成と組み合わせて感情的な音声変換における柔軟性と効率性を向上させることが示されました。このモデルは、スタイルオートエンコーダーと単位アライナーを統合し、階層的スタイリゼーションエンコーダーと拡散型ジェネレーターを備えています。DurFlex-EVCは、他の比較モデルに対して優れたパフォーマンスを発揮し、自然で多様な音声表現を生成する能力を持っています。
DurFlex-EVCは、感情的な音声変換において重要な役割を果たすスタイルオートエンコーダーと単位アライナーの存在が不可欠であることが示されました。また、単位損失の除外は望ましい変換を実行することができず、単位損失のトレーニングへの組み込みの重要性が強調されました。
Statistik
DurFlex-EVCモデルは他の比較モデルに対して優れたパフォーマンスを発揮しています。
DurFlex-EVCは自然で多様な音声表現を生成する能力を持っています。
スタイルオートエンコーダーと単位アライナーはDurFlex-EVCモデルに不可欠です。
単位損失のトレーニングへの組み込みは望ましい変換を実行するために重要です。
Citat
"Recent advancements in EVC have involved the simultaneous modeling of pitch and duration, utilizing the potential of sequence-to-sequence (seq2seq) models."
"We introduce Duration-Flexible EVC (DurFlex-EVC), which integrates a style autoencoder and unit aligner."
"The efficacy of our approach is validated through both subjective and objective evaluations, establishing its superiority over existing models in the field."