本文利用 U-Net 架构和向量量化方法来优化声音转换，取得了良好的声音自然度和说话人相似度。

Jun, 2020

本文提出了一种使用仅一次源和目标说话者示例语音，通过实例归一化来分解说话者和语音内容表示的一次性语音转换方法，无需事先见过源和目标说话者训练模型即可执行声音转换，目标语音及说话者的相似性得到了客观和主观的评估，同时表明该模型可以在没有任何监督的情况下学习含义深层次的说话者表示。

Apr, 2019

本文提出了一种名为 TGAVC 的语音转换框架，通过望文生义的内容嵌入，辅助提取正文内容并应用对抗训练消除说话人身份信息，从而更有效地分离语音的内容和音色。实验结果表明，TGAVC 模型在自然度和转换语音的相似度上优于 AutoVC。

Aug, 2022

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

这篇论文介绍了一种新颖的语音转换（VC）模型，它由文本指令引导，比如 “以慢速和低沉的音调清晰地说话” 或 “以开朗少年的声音说话”。与传统方法依赖于参考话语来确定转换语音的属性不同，我们的模型为语音转换增加了多样性和特定性。提出的 VC 模型是一种神经编解码语言模型，处理离散代码序列，生成转换语音的代码序列。它利用文本指令作为风格提示来修改给定语音的韵律和情感信息。与以往的方法相比，我们的模型以端到端的方式处理语音的各种信息，而不再依赖于使用不同的编码器来处理源语音的韵律和内容等不同方面。实验证明了我们的模型在理解指令并产生合理结果方面的令人印象深刻的能力。

Sep, 2023

本研究提出利用自监督分离式语音表示学习的新视角进行零样本语音转换，通过在序列变分自编码器中平衡全局说话人表示和时变内容表示之间的信息流实现分离，并应用实时数据增强培训策略以使所学表示不受噪声干扰。在 TIMIT 和 VCTK 数据集上表现出了优越性能，不仅在客观评估上表现良好，而且在主观评估方面具有鲁棒性，即使在源 / 目标语音帧存在噪声的情况下仍能保持不错的性能。

Mar, 2022

本文介绍了几种任意语音转换方法（例如 AUTOVC、AdaINVC 和 FragmentVC）以及一种新方法 S2VC，该方法利用自监督学习（SSL）特征作为源和目标特征进行 VC 模型，该方法的客观评价和主观评价都显示出优于以 PPG 为源特征的模型，表明 SSL 特征在改进 VC 方面具有巨大潜力。

Apr, 2021

探索利用深度学习技术进行声音转换，识别原始说话者的可行性，通过使用分段转换的转换语音进行实验证明从转换声音中识别真实说话者的可行性，并使用具有来自源说话者的某些信息的 VLAD 进行构建的识别模型在转换语音上表现出很好的性能。

Apr, 2024

本文提出了基于语音后验图的非并行低延迟单次语音转换方法 ALO-VC，采用预训练说话人编码器、语调预测器和位置编码器结合的混合信号处理和机器学习管道，提供两个系统版本，均可在单个 CPU 核心上部署并达到与非因果基线系统相当的性能。

Jun, 2023

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