本文提出了一种新的 2 阶段训练策略，用于在保留语言内容和说话者身份的同时改变话语的情感状态，包括用于转换情感样式和语言信息的技术，并在客观和主观评估中显著改善目前的技术水平。

Mar, 2021

本论文提出了一种有效的情感控制方法，用于端到端的文本到语音（TTS）系统，使用嵌入向量表示 TTS 输入并结合了内外情感距离比算法和插值技术来提高发音的表现力和可控性。主观评估表明所提算法优于传统方法。

Nov, 2019

本文调查了最近使用序列到序列模型进行情感语音转换的文章，从 6 个方面总结了它们的动机、训练策略、模型架构、数据集、模型输入和评估方法，并为研究人员提供了当前最先进技术的易于理解的概述，最后讨论了序列到序列情感语音转换的现有挑战。

Mar, 2022

本文介绍了一种利用深度双向长短期记忆网络和神经合成器来进行语音的情感转换，同时使用包含丰富语言信息的音素后验概率作为辅助输入特征，提高了转换效果的多目标情感转换架构 Multi-target EVC (MTEVC)，并将条件 WaveNet 和基于流的 WaveNet (FloWaveNet) 神经合成器作为其核心部件，训练了这些神经合成器，并将语音库中的说话者信息以及情感信息定义为附加特征。实验结果的客观度量和主观评估验证了提出的 MTEVC 架构在情感语音转换方面的有效性。

Apr, 2020

本研究介绍了一种基于序列到序列模型的 Duration-Flexible 情感语音转换方法 (DurFlex-EVC)，通过引入样式自编码器和单位对齐器，实现了同时建模音高和持续时间的并行语音生成，提高了转换的可靠性和效率，并通过跨注意机制使得包含语言和语外信息的自监督学习表示与各种情感进行同步，进一步通过样式自编码器对样式元素进行解耦和操作，经过主客观评估证明了该方法相较于现有模型在领域内的优越性。

Jan, 2024

本文旨在解决情感语音转换领域的一个问题：将没有任何语音情感数据的说话人语音的情感样式从一种风格转换为另一种风格。通过使用双编码器和虚拟领域对偶策略，我们提出的方法在一定程度上解决了基于 GANS 的 EVC 的问题，而且在印地语情感语音数据库上进行了验证。

Feb, 2023

本文提出了一种精细可控的情感语音生成模型，考虑到类间和类内距离，能够产生有较大情感区别的自然语音，实验证明该模型的可控性、情感表现力和自然度均优于两种现有的同类模型。

Mar, 2023

本文提出了一种用于序列到序列的细粒度情感语音合成的统一模型，通过学习到的排名函数引入音素级情感强度表示来描述本地情感细节，并采用句子级情感类别来呈现合成语音的全局情感。

Nov, 2020

本文提出了一个说话人无关的情感语音转换框架，该框架使用基于 VAW-GAN 的编码器 - 解码器结构和连续小波变换（CWT）来执行谱和韵律转换，还尝试使用 F0 作为解码器的附加输入来提高情感转换性能。实验结果表明，该框架在看到和未看到的说话人方面都可以获得有竞争力的结果。

May, 2020

本文介绍了一种情感语音数据库，涵盖男性和女性以及法语男性等不同语音。该数据库可以用于合成和生成语音，并且可以控制情感维度。通过建立一个简单的 MLP 系统，我们可以将中性语音转换为愤怒语音风格，并通过 CMOS 感知测试评估其效率，结果表明该系统的效率非常高，这为未来工作打下了良好的基础。

Jun, 2018