本文介绍了一种新型的多歌手中文神经唱歌声合成系统 WeSinger，它采用了 24 kHz LPCNet 和多歌手预训练，通过定制的模块和技术大幅提高了合成歌声的准确性和自然度。该系统在公共中文唱歌语料库 Opencpop 上取得了最先进的性能表现。

Mar, 2022

在这篇论文中，我们提出了一种自监督的 SPA-SVC 方法，该方法可以改善 SVC 任务中的声音质量，无需额外的数据或增加模型参数。我们通过引入循环音高转换训练策略和结构相似性指数（SSIM）损失，有效提升了 SVC 模型的性能，实验结果表明我们的方法在一般的 SVC 场景和跨域 SVC 场景中都显著提高了模型性能。

Jun, 2024

该研究介绍了一种端到端的高质量歌声合成（SVS）系统，其使用来自 Transformers（BERT）的双向编码器表示衍生的语义嵌入来提高合成歌声的表现力。

Aug, 2023

利用基于 WaveNet 架构的新型合成模型，对参数声码器产生的特征进行建模，并使用混合密度输出，实现对每个帧的预测，避免了过度拟合，在预测错误的情况下进行自回归生成算法的正则化，成功将和声、非周期性和有声 / 无声组件预测在一起，比现有的参数化统计方法和拼接方法更为有效。

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

本文介绍了 DeepSinger，这是一个从音乐网站中抓取数据训练的多语言、多歌手的歌唱声音合成系统，其特点包括自动化的对齐模型、基于 Transformer 的合成模型以及多语言、多歌手的支持

Jul, 2020

基于先前的研究，在一个多歌手的数据集上进行的旋律无监督多说话人预训练方法，提高了单个说话人的声域，同时不降低音色相似性。这种预训练方法可以应用于只包含音频和歌词对的大规模多歌手数据集，并改善了合成歌声的音质和节奏自然度。

Sep, 2023

本论文介绍了一种基于数据驱动的自动音高校正方法，该方法利用歌唱声音和伴奏音频相应的频谱图之间的关系来预测音符级别的音高变化。该方法通过神经网络模型进行训练，包括卷积层和门控循环单元，可适用于自由即兴和协调音乐演唱。

Feb, 2020

提供了一种新的歌声合成方法 Prompt-Singer，使得合成歌声能够通过自然语言明确地控制歌手的性别、音域和音量，并使用基于解码器的 transformer 模型和多尺度层次结构设计了分离音域旋律的音高表示方法以保持旋律准确性，同时，对不同类型的文本表示、文本编码器微调和引入语音数据以减轻数据稀缺问题等不同实验设置进行了探索，旨在促进进一步的研究，实验证明该模型具有良好的控制能力和音频质量。

Mar, 2024

本文提出了使用自回归神经网络对歌声合成进行声学建模的方法，以更好地描述连续帧音频特征之间的依赖关系。实验结果表明，使用自回归模型的方法可以更有效地产生包含颤音的 F0 轮廓，并且可以比使用递归神经网络的传统方法实现更好的客观和主观性能。

Jun, 2019