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

本文提出了基于激活引导和自适应实例标准化的 AGAIN-VC 系统，改进了合成质量和说话人相似性之间的权衡问题，表现最佳。

Oct, 2020

本文提出了一种基于 TTS-VC 转移学习的语音转换框架，采用多说话人语音合成系统和编码器 - 解码器架构等技术，实现任意语音转换且在语音质量、自然度和说话人相似度等方面均优于竞争方法。

Sep, 2020

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

该研究提出了一种基于主题引导的变分自编码器（TGVAE）模型，该模型使用高斯混合模型作为先验，建立了神经主题模块对语料中的主题进行指导性生成。实验结果表明，该模型在无条件和有条件文本生成方面优于传统的变分自编码器方法。

Mar, 2019

提出了一种利用多级变分自编码器与对抗学习的文本转语音模型，用于解决语音合成和转换中的口音问题，以期构建更具包容性的系统。通过客观评价指标和主观听觉测试对性能进行评估，结果表明与基线相比，口音转换能力有所提高。

Jun, 2024

本篇论文提出了一种使用正则化流和对抗式训练改进的变分推断的并行端到端的语音合成方法，还引入了基于随机预测的语音节奏模型来解决单一文本多样合成的问题。主题涉及文本转语音、端到端模型、变分推断、随机预测、生成模型。相关实验显示本方法表现优于其他公开数据集上的最佳 TTS 系统，并能达到类似于真实语音自然度的效果。

Jun, 2021