非平行文本条件下基于VAE与i-vector的多对多语音转换系统

摘要

本发明提供一种非平行文本条件下基于VAE与身份特征向量（i‑vector）的多对多语音转换系统，在非平行语料条件下，基于变分自编码模型(Variational Autoencoding,VAE)实现语音转换，其中说话人的表征加入了说话人身份特征i‑vector,能够有效地提升转换后语音的个性相似度。本发明的优点包括三个方面：1）解除对平行文本的依赖，并且训练过程不需要任何对齐操作；2）可以将多个源‑目标说话人对的转换系统整合在一个转换模型中，即实现多对多转换；3）i‑vector特征的引入能够丰富说话人身份信息，从而有效提高转换语音的个性相似度，改善转换性能。