RTVC中ASV和TTS模块结合使用的调研示例分析

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0. 说明

不知道如何克服 ASV 的输出 SV Vector 应用到 TTS 后, 合成时候的 Unseen Speaker 问题

背景描述:

不管是 M2VoC 还是 音色迁移版本 Cross-lingual TTS, 均可以

• 先用 ASV 得到音色向量

• 这个向量不一定需要表述音色, 只需要同一个人集中就好

• 然后这个向量结合文本参与 TTS 的训练, 让 TTS 熟悉向量

• 但是如果未见过的说话人, 就需要 ASV 提取的比较准, 并且 TTS 的地方见到的人比较多

• 比如 ASV 提取向量, 并且寻找离他最近的, 然后用他代替

• 提取向量在训练的时候, 是当前句子的向量, 但是 Inference 的时候可以随机取 20 句话, 然后取平均

因此调研下文献以及讨论

1. 总结现象

• 哪些 SVV 导致 Good Case

• 哪些 SVV 导致 Bad Case

• 都记录下来, 进行观察和二分类

2. 调研前的想法

2.1. 增多数据

不用更改思路, 增多 VCTK 类似的思路, 仔细训练

主要贡献可以体现在

• 公开数据集的收集

• 处理

• 以及使用

• 最终 Test 集的构建上

2.2. SVV 找最近

不用本身提取的 SVV, 寻找他最近的那个

2.3. 多个 ASV

• 一个抓去不够, 参考的少, 使用多个

• 其中多个可以有中文的, 英文的

2.4. GST

使用 ASV 得到 SVV, 然后不直接使用 SVV, 而是通过 Attention 将 SVV 表示成几个 GST 的加权和, 然后参与 TTS

2.5. ASV Fine-Tune

训练的时候允许 ASV 进行梯度回传的修改

• 不过这个方法 TTS 语料只有 100 说话人级别, 而 ASV 语料都是 7000 级别, 因此不好训

3. LibriSpeech TTS

• 但是之前有人做到过很好的跨语言效果, 并且并没有用到这么多说话人

• 不过先用吧, 看能不能出效果

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