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

该论文提出了一种基于深度学习的歌唱声音转换方法，该方法不需要以文本或音符为条件，并可直接将一个歌手的音频转换为另一个歌手的声音。通过使用单个 CNN 编码器和一个分类器来进行训练和模型改进，每个歌手都表示为一个嵌入式向量，以便检测其独特的音乐特征。通过使用数据增强技术以及新的训练损失和基于后转换的协议，该方法在较小的数据集上取得了良好的效果。

Apr, 2019

本文提出了一种无需手动监督的端对端 wav 到 wav 生成模型，用于实现任意身份的歌声转换，该模型利用音响模型和提取的旋律特征来驱动基于波形的生成器，经实验证明，在音频质量方面表现显著优于基线方法。

Aug, 2020

该研究提出了一种使用循环一致性对抗网络（Cycle-GAN）和自编码器的声音转换和身份识别方法，可将声音转换为多种不同的说话者，同时实现了说话人特征和语言内容的分离。初步实验结果表明，在没有平行数据的情况下，可取得非常好的语音质量。

Apr, 2018

本篇研究通过变分自编码 Wasserstein 生成对抗网络（VAW-GAN）研究情感音频的解耦和重组，提出一种基于 VAW-GAN 的发言者依赖型情感语音转换框架，包括两个 VAW-GAN 管道，一个用于频谱转换，另一个用于韵律转换，在客观和主观评估中验证了我们提出的方法的有效性。

Nov, 2020

本研究提出了一种基于深度神经网络的歌声合成器，使用 Wasserstein-GAN 算法进行优化，通过声学建模的声码器参数，实现对歌唱声音中音高和音色的分离，采用分块方法建模输入块内的时间依赖关系，并使用重叠添加程序将连续块拼接在一起，该模型的绩效达到了与最先进技术相竞争的水平。

Mar, 2019

本文提出了一种使用生成对抗网络的变体 StarGAN 进行非平行多对多语音转换（VC）的方法，称为 StarGAN-VC，这种方法可以在不需要平行语音生成器训练的情况下实现并同时学习不同属性域之间的多对多映射，能够快速生成转换的语音信号，并且具有比基于变分自编码 GAN 的最新方法更高的音质和说话者相似度。

Jun, 2018

本文提出了使用循环一致对抗网络（CycleGAN）进行非平行数据语音转换训练的方法，并通过主观评价证明其优于 Merlin 开源神经网络语音合成系统和基于 GAN 的平行 VC 系统。这是非平行 VC 方法表现超过最先进的平行 VC 方法的首次研究。

Apr, 2018

提出了一种名为 SingGAN 的生成对抗网络，用于高保真度歌声合成，该网络通过提出源激发、全局和局部判别器、辅助频谱损失和子带特征匹配惩罚损失等方法，解决了通过文本合成的神经声码器不能直接应用于合成歌声的问题，该网络不仅具有接近现实的音质效果，而且在单个 NVIDIA 2080Ti GPU 上还能实现 50 倍于实时的速度。

Oct, 2021

本研究提出了一种新的音频转换方法，是一种 GAN-based 无监督的语音转换模型，用于改善协助医疗手术的病人的语音理解性，该方法可以将受损的语音转换为正常的语音而保留语言内容和说话人特征。

Oct, 2018