【摘 要】
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随着现在人工智能产品的普及,语音技术受到越来越多技术人员的关注。变声系统正是应用了深度学习的语音技术。对于现存的变声系统来说,大多数没有考虑到使用过程中噪声对于变声性能的影响。然而噪声在变声系统的使用过程中是不可忽视的影响因素。目前降噪的方法很多,但是神经网络的模型大小很容易超过数百兆字节,从而限制了其在变声系统中的适用性。本文将采用一种轻量级的全卷积的神经网络（FCNN）来改进带有”瓶颈”的自动
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随着现在人工智能产品的普及,语音技术受到越来越多技术人员的关注。变声系统正是应用了深度学习的语音技术。对于现存的变声系统来说,大多数没有考虑到使用过程中噪声对于变声性能的影响。然而噪声在变声系统的使用过程中是不可忽视的影响因素。目前降噪的方法很多,但是神经网络的模型大小很容易超过数百兆字节,从而限制了其在变声系统中的适用性。本文将采用一种轻量级的全卷积的神经网络（FCNN）来改进带有”瓶颈”的自动编码器变声（AutoVC）,提高变声系统对于带噪声语音的性能。本文的变声系统主要基于深度学习的知识来实现,可实现对含有噪声的语音进行对特定目标的变声。本文所提出的基于深度学习的变声系统中,变声包括五个步骤:用户注册或登录,直接录音或者选择要变声的语音,将语音降噪预处理,实现降噪语音的变声处理和展示变声后结果。为了提高变声系统对于噪声的鲁棒性,本文在变声系统使用了增加了语音降噪预处理模块的带瓶颈的自动编码器变声系统DNAutoVC。将输入的语音经过全卷积神经网络,全卷积神经网络由一维卷积和频率扩展的二维卷积组成,并结合了残差学习和跳过连接结构。实现了带噪语音的降噪预处理,将预处理后的语音频谱图输入到内容编码器,获得源语音中的内容信息。同时将特定的目标语音频谱输入到说话人编码器,获得目标语音的说话人信息。然后将源语音内容信息和目标语音说话人信息级联输入到解码器中最后实现变声。本系统使用B/S架构,用户不需要下载专门的客户端,通过浏览器就可以便利地实现变声。经过理论分析和测试实验,本文提出的基于深度学习的变声系统对于含噪语音的变声相对于未进行改进的带瓶颈的自动编码器变声系统性能得到了提升。
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