本研究提出了一种非平行的一对多语音转换方法，使用一种称为辅助分类器变分自编码器的条件变分自编码器变体。该方法采用全卷积体系结构构建编码器和解码器网络，并使用信息论正则化进行模型训练，避免了声学特征序列中的时间依赖关系丢失。通过引入辅助分类器进行训练，避免了属性类标签对输入语音的控制失效。在非平行的语音身份转换任务中，实验结果表明该简单方法效果良好，避免了模糊声音的产生。

Aug, 2018

本文提出了基于可变自动编码器的光谱转换 SC 框架，以利用非平行语料库进行训练，消除与使用平行语料库或音素对齐有关的限制，包括编码器和解码器来学习光谱转换系统，通过客观和主观评价验证了该方法的有效性并与其他 SC 方法进行了比较。

Oct, 2016

该论文提出了一种基于 VAW-GAN 的非平行语音转换框架，可以用于从未对齐的语音语料库中构建语音转换系统，并展示了该框架的有效性和提升的转换质量。

Apr, 2017

本文提出了一种新的艺术风格转换方案，它仅涉及一个带有仔细设计的瓶颈的自编码器，通过仅通过自重构损失进行训练，我们形式证明这种方案可以实现分布匹配的风格转换。 我们基于此方案提出了 AUTOVC，并在非平行数据的多对多语音转换中实现了最先进的结果，这是首次进行零样本语音转换。

May, 2019

该研究提出对于语音情感识别任务，在深度生成模型 VAE 的启发下，使用 VAEs 学习语音信号的潜在表征，并使用这种表征来分类情感，证明通过 VAEs 学习到的特征可产生情感分类的最佳结果。

Dec, 2017

本研究旨在通过介绍一种认知方法，利用先前的知识驱动生成模型，实现在中尺度特征分离中调节潜在变量，使得深度学习的开放领域对话系统可以生成更高质量和更可解释性的对话。

Jul, 2022

本文提出一种基于递归变分自编码器（RVAE）的语音增强的生成方法， 通过与非负矩阵分解噪声模型相结合，仅使用干净的语音信号训练深度生成语音模型， 并在测试时微调 RVAE 的编码器以近似给出噪声语音观测下的潜在变量的分布。与基于前馈完全连接体系结构的先前方法相比，所提出的递归深度生成语音模型引入了潜在变量上的后期时间动态，其在语音增强结果方面表现更好。

Oct, 2019

本文提出一种将自回归语音合成模型 VoiceLoop 与变分自编码器 VAE 相结合的方法，通过在语音生成过程中显式建模全局特征，控制生成语音的表达方式从而提高语音合成的表现力。

Apr, 2018

本文介绍了利用变分自编码器（VAE）来实现语音合成模型的端到端学习，以无监督的方式学习发音风格的潜在表示。通过 VAE 学习到的风格表示具有解缠、缩放和组合等良好的特性，使得风格控制变得容易。通过先通过 VAE 的识别网络推断出风格表示，然后将其馈入 TTS 网络来引导语音合成中的风格，可以在这个框架中实现风格转移。为了避免在训练过程中 KL 散度崩溃，采用了多种技术。最后，所提出的模型在风格控制上表现良好，并在风格转移的 ABX 偏好测试中优于全局风格令牌（GST）模型。

Dec, 2018

本研究提出了一种新颖的方法来构建变分自编码器 (Variational Autoencoder，VAE), 该方法通过 enforced deep feature consistency 的方式替代了传统的像素级别的损失，以充分保留输入数据的空间相关性，产生更自然的视觉效果和更好的感知质量。 对 CelebA 数据集的测试结果表明，我们模型能够优于其他文献中的方法，并且还能够产生能捕捉面部表情语义信息的潜在向量，这些向量可用于实现面部属性预测的最新性能。

Oct, 2016