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記者23日從內(nèi)蒙古大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院獲悉，該院劉瑞研究員所在科研團(tuán)隊(duì)與日本大阪大學(xué)科學(xué)與工業(yè)研究所科研團(tuán)隊(duì)合作，在國際信號處理領(lǐng)域TOP期刊《IEEE/ACM音頻、語音和語言處理會(huì)刊》發(fā)表了“通過源濾波網(wǎng)絡(luò)將獨(dú)立于說話人的情感解耦以進(jìn)行語音轉(zhuǎn)換”的最新研究成果。

據(jù)介紹，情感語音轉(zhuǎn)換（VC）旨在將中性語音轉(zhuǎn)換為情感聲音，同時(shí)保留語言信息和說話者的身份?？蒲袌F(tuán)隊(duì)注意到，將情感特征與其他語音信息（例如內(nèi)容、說話者身份等）解耦是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量轉(zhuǎn)換效果的關(guān)鍵。由于情感語音中聲學(xué)特征的解耦更加復(fù)雜，面向中性語音的特征解耦一直無法得到很好的處理。

科研團(tuán)隊(duì)針對情感語音轉(zhuǎn)換的聲學(xué)特征解耦問題開展研究，提出了一種基于“源—濾波器”模型的情感語音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，具體來說，是為了解決情感語音轉(zhuǎn)換的特征解耦問題而提出一種新穎的基于“源—濾波器”模型的情感VC模型（簡稱SFEVC），以從音色和音調(diào)特征中準(zhǔn)確過濾說話人獨(dú)立的情感線索。SFEVC模型由多通道編碼器、情感獨(dú)立編碼器、預(yù)訓(xùn)練的說話人相關(guān)編碼器和相應(yīng)的解碼器組成。所有編碼器模塊都采用信息瓶頸自動(dòng)編碼器。

為了進(jìn)一步提高各種情緒的轉(zhuǎn)化質(zhì)量，研究團(tuán)隊(duì)還提出了基于二維VA（激活度—效價(jià)）空間的訓(xùn)練策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SFEVC模型以及VA訓(xùn)練策略的表現(xiàn)均優(yōu)于所有基線系統(tǒng)，并基于非平行數(shù)據(jù)在說話人無關(guān)的情感VC場景下實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)性能。