StreamVoice是一种基于语言模型的零唇语音转换模型,可实现实时转换,无需完整的源语音。它采用全因果上下文感知语言模型,结合时间独立的声学预测器,能够在每个时间步骤交替处理语义和声学特征,从而消除对完整源语音的依赖。为了增强在流式处理中可能出现的上下文不完整而导致的性能下降,StreamVoice通过两种策略增强了语言模型的上下文感知性:1)教师引导的上下文预见,在训练过程中利用教师模型总结当前和未来的语义上下文,引导模型对缺失上下文进行预测;2)语义屏蔽策略,促进从先前受损的语义和声学输入进行声学预测,增强上下文学习能力。值得注意的是,StreamVoice是第一个基于语言模型的流式零唇语音转换模型,无需任何未来预测。实验结果表明,StreamVoice具有流式转换能力,同时保持与非流式语音转换系统相媲美的零唇性能。
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