一种非平行语料训练下基于VAE的语音转换方法

摘要

本发明公开了一种在非平行语料训练条件下基于VAE的语音转换方法，在非平行文本条件下，通过深度神经网络提取瓶颈特征，即Bottleneck特征，然后基于变分自编码模型实现转换函数的学习与建模，在转换阶段，可以实现多说话人对多说话人的转换。本发明的优势有三个方面：1)解除对平行文本的依赖，而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，实现多对多转换；3)非平行文本条件下的多对多转换系统将为该技术走向实际语音交互提供技术支撑。