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【2h】

Multi-target Voice Conversion without Parallel Data by Adversarially Learning Disentangled Audio Representations

机译：通过对冲学习解散音频表示而没有平行数据的多目标语音转换

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作者
Ju-chieh Chou; Cheng-chieh Yeh; Hung-yi Lee; Lin-shan Lee;
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作者单位

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年度 2018
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1. Unsupervised Representation Disentanglement Using Cross Domain Features and Adversarial Learning in Variational Autoencoder Based Voice Conversion [J] . Wen-Chin Huang, Hao Luo, Hsin-Te Hwang, IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence . 2020,第4期

机译：基于变化的自动化器语音转换中的跨域特征和对逆势学习的无监督的表示解剖
2. Non-Parallel Sequence-to-Sequence Voice Conversion With Disentangled Linguistic and Speaker Representations [J] . Jing-Xuan Zhang, Zhen-Hua Ling, Li-Rong Dai Audio, Speech, and Language Processing, IEEE/ACM Transactions on . 2020,第期

机译：具有解开语言和扬声器表示的非平行序列到序列语音转换
3. Appearance-invariant place recognition by adversarially learning disentangled representation [J] . Qin Cao, Zhang Yunzhou, Liu Yan, Robotics and Autonomous Systems . 2020,第1期

机译：外观 - 不变地识别通过对抗外面的解散代表
4. Dysarthric Speech Conversion by Learning Disentangled Representations with Non-parallel Data [C] . Xunquan Chen, Jinhui Chen, Ryoichi Takashima, 日本音響学会;日本音響学会研究発表会 . -1

机译：通过使用非平行数据学习解除不安的表示的疑难解答转换
5. A Deeper Look at the Unsupervised Learning of Disentangled Representations in β-Vae from the Perspective of Core Object Recognition [D] . Sikka, Harshvardhan Digvijay. 2020

机译：从核心对象识别的角度来看，更深入地看看β-VAE中的解散表示的无情的学习
6. MichiGAN: sampling from disentangled representations of single-cell data using generative adversarial networks [O] . Hengshi Yu, Joshua D. Welch 2021

机译：密歇根州：使用生成的对抗网络从单细胞数据的脱屑表示抽样
7. Non-Parallel Sequence-to-Sequence Voice Conversion With Disentangled Linguistic and Speaker Representations [O] . Jing-Xuan Zhang, Zhen-Hua Ling, Li-Rong Dai 2020

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