[发明专利]基于DenseNet STARGAN的多对多说话人转换方法在审

专利信息
申请号: 202010179723.8 申请日: 2020-03-16
公开(公告)号: CN111833855A 公开(公告)日: 2020-10-27
发明(设计)人: 李燕萍;袁昌龙;徐玲俐 申请(专利权)人: 南京邮电大学
主分类号: G10L15/08 分类号: G10L15/08;G10L15/16;G10L15/18;G10L15/06
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 刘文闻
地址: 210003 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于DenseNet STARGAN的多对多说话人转换方法,采用STARGAN与DenseNet相结合来实现语音转换系统,并将GELU激活函数引入STARGAN中。一方面利用DenseNet来解决训练过程中网络退化问题,有助于训练过程中梯度的反向传播,提升深层网络训练效率,另一方面,使用GELU激活函数替换掉常规使用的ReLU激活函数,具有更强的非线性表示能力,有效解决了ReLU在负区间处于失活状态的缺点,进一步缓解了训练过程中网络退化的问题,增强了STARGAN模型的表征能力,很好地改善了转换后语音的个性相似度和语音质量,实现了一种高质量的多说话人到多说话人的语音转换方法,在跨语种语音转换、电影配音、语音翻译等领域有良好的应用前景。
搜索关键词: 基于 densenet stargan 说话 转换 方法
【主权项】:
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