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Accent and Speaker Disentanglement in Many-to-many Voice Conversion
本文章是2020.11.17西北工业大学，爱奇艺和标贝联合发表的文章，主要做many-to-many的带口音的VC(声音转换），具体的文章链接如下
https://arxiv.org/pdf/2011.08609.pdf （我听了demo，还算可以，但总感觉音质方面不太高）
1 研究背景
VC（voice conversion)是保持语言内容但音色转换成另外一个人的声音（比如柯南的变声器），AC(accent conversion)是保持语言内容和说话人的音色，但口音发生变化（如把标准普通话转成天津话，四川话等发音方式）。目前通用的流程，是先通过ASR模型把语音转成与说话者无关的中间表现形式，比如PPG(phonetic posteriorgram)或者BN(bottleneck feature)等（目前这两种表现形式我也正在进行，因为我做跨语言，所以重新训模型很慢）。然后，使用encoder-decoder的模型把中间变现形式转换成目标发音人的声学特征。最后，使用声码器合成音频。本文把VC和AC两个任务同时进行，提出了可以转换音色和口音的many-to-many 的声音转化器。
2 详细的系统设计
本文的系统如图1所示，主要分为三步骤：ASR for BN feature extracting, VC model training和conversion。
第一个步骤是训练ASR模型，该模型用来获取BN特征，该特征与speaker 无关。第二步骤是使用训练好的ASR模型获取的BN特征训练VC模型。本文使用tacotron模型，但去掉了attention模块。为了使模型支持many-to-many，该模型添加了spk-id和accent-id用来控制音色和口音，具体结构如图2。为了解除speaker和语言特征的绑定，本文添加了auxiliary speaker classifier 模块,该模块常使用adversarial training strategy(ADV)策略。训练该模型主要的loss如图3表示。第三步，是使用训练的ASR和VC模型进行声音转换。
3 实验结果
本文的实验先验证VC模型的每个模块的影响力，然后验证合成音频的质量。
本文把系统分为BL,P1，P2。其中BL是图2结构但没有独立的口音ASR和ADV，P1有独立的口音ASR但没有ADV模块，P2全部具备。图4主要对比P1，P2主要区别的ADV的影响力，由结果可知，采用ADV的句子聚集越紧密，说明语言特征与说话者解绑越好。
图5验证说话者的相似性，由结果可知，每个spk id合成的语句聚集在一起，说明spk-id学习的很好。
最后比较了合成的音质，由table 1可知，因为BL无法合成口音因此只能测试普通话的MOS。结果显示添加ADV使普通话的MOS稍微降低，但可以合成带口音的语句。同时图6的AB test显示，P2在带口音的具有明显优势。
4 总结
本文主要做many-to-many的VC，同时也进行accent的迁移，比较有趣，给的demo还算不错。（目前也会只正在挂着实验，主要做cross-lingual,其实道理一样）