11、语音转换与平均语音建模技术解析

语音转换与平均语音建模技术解析

1. 语音转换技术概述

语音转换（VC）旨在修改说话者（源说话者）的语音信号，使其听起来像是由另一个说话者（目标说话者）发出的。传统的VC方法使用并行语料库，但近年来非并行方法也得到了发展。

传统VC方法存在一些局限性，例如使用并行语料库可能在实际应用中受到限制。非并行方法虽然有所发展，但也各有优劣：
- 一些非并行方法使用统计方法来调整通过并行语料库获得的转换函数。
- 部分方法使用不同的对齐技术来配对源和目标向量。比如，有的方法将源和目标向量分别聚类，然后根据聚类中心的最近频率扭曲谱来配对这些聚类，但该方法转换后的语音质量相比并行方法有所降低。
- 还有方法使用基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别器来标记所有源和目标帧，然后对齐和关联标记后的源和目标序列，但这种方法需要带标签的数据库，且不能应用于跨语言VC。
- 另外，一些方法使用文本转语音（TTS）系统从源和目标说话者生成并行句子，但这些方法需要大数据库来提供高质量的合成语音，并且需要带语音标签的数据库。
- 基于单元选择的对齐方法使用动态规划来为给定的源帧序列找到目标帧序列，最小化成本函数，但该方法需要大数据库进行单元选择，且随着数据库大小的增加，关联的源和目标帧会变得过于相似，导致VC系统无法很好地建模目标说话者。
- INCA方法使用迭代方法分两步进行对齐，即最近邻搜索步骤和转换步骤来优化对齐，但该方法计算成本高，且不同声学空间的源和目标帧之间的欧几里得距离不是一个好的标准。

2. 基于GMM的语音转换

近年来，许多领先的频谱语音转换方法基于使用高斯混合模型（GMM）的统计方法进行转换。在这种方法中，