视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=Jj6blc8UijY&list=PLJV_el3uVTsO07RpBYFsXg-bN5Lu0nhdG&index=9&ab_channel=Hung-yiLee
课件链接：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/DLHLP20/Voice%20Conversion%20(v3).pdf

1. 语音转换分类

语音转换的用处很多，如合成其他人的声音、合成不同情绪的声音等。本节介绍的技术都是从acoustic features到acoustic features，并不是生成真实可以听的语音信号。因为从acoustic features到wave之间，还有一个vocoder的工作，这个不在本文中介绍。

我们按图的方式进行分类，第一类是parallel data，这种事对于同一句话，有两个不同人的声音数据，这种数据是很匮乏的；第二类是unparallel data，这就不需要前面的那种成对的声音数据了。思路也是借鉴与图像的风格迁移技术。

2. Feature Disentangle

在unparallel data中，第一种技术是feature disentangle。其思想是使用两个encoder，将声音讯号中的内容信息与声纹信息区分开。

下图是将原始的acoustic features经过两个encoder，分别提取出语音内容的embedding和speaker音色的embedding，然后，再将这两个embedding拼接起来，通过decoder再解码为acoustic features。

当有这样的content encoder, speaker encoder和decoder以后，就可以从speaker A的acoustic features中抽取content信息，从speaker B的acoustic features中抽取音色信息，再将两者拼接在一起，通过decoder生成speaker B的说话内容。

那么，如何做到让一个encoder用于处理content，另一个encoder用于处理音色呢？

2.1 Speaker Encoder

我们先从解决speaker encoder的问题开始，最简单的一种方案：使用one-hot取代speaker encoder，这样，我们就是在知道speaker encoder的前提下，去训练content encoder和decoder了。

当我们训练好content encoder和decoder以后，再使用Voice Conversion，就是简单地替换不同的speaker encoder了。当然，这里是存在一个局限的：我们可以合成的声音只能是明确已知的，也就是在one-hot中编码的。

另外，我们也可以采用预先训练模型的方式，提前训练好相应的encoder。

先来看看speaker encoder，我们可以使用各种已经公开的声纹模型，如：i-vector, d-vector, x-vectoer等。用这些声纹模型生成相应的speaker embedding，代替上面的one-hot，这样，或许可以合成出不再训练集中的声音。

2.2 Content Encoder

上面说过了speaker encoder，我们再看看content encoder。
我们可以考虑使用语音识别的模型当作content encoder，因为语音识别本身就是与speaker没有关系的。但是，语音识别模型会存在一个问题，就是输出是文字，而不是embedding。那么，我们该怎么办呢？
在介绍HMM的时候，我们说到HMM可以接DNN。在上图的右上角，DNN的输入是acoustic features，输出是属于每个status的概率，这样的话，我们就可以直接使用这个DNN来作为content encoder。

另外一种思路是使用GAN的方法，我们引入一个speaker classifier，用于识别content encoder输出的embedding是否包含speaker的特征。content encoder和speaker classifier交替进行训练。

2.3 架构设计

下面的技术也是借鉴与image style transformation的。
通过在content encoder中增加instance normalization以后，就可以去掉speaker 的信息了。

那么，为什么instance normalization可以去掉speaker的信息呢？

我们先以LAS中CNN版本的Encoder为例，看看Instance Normalization是如何工作的。每一个channel就是一种filter处理以后的输出，Instance normalization的作用就是在这一个channel上，计算出均值和方差，做normalize的操作。这样，经过instance normalization以后，每一个维度的均值都是0，方差都是1。
我们可以将不同的filter看作是抽取声音信号中的某种特征是否存在，如：是否是女性的声音或者是男性的声音。在没有经过instance normalization之前，某些channel是能够表现出不一样的性质的。但是，经过instance normalization以后，输出的都是类似的（均值为0，方差为1），这样，就将speaker的信息去掉了。

接下来，我们需要将speaker encoder的输出，加到decoder里，而且是只作用于speaker的特性上，使用的方法是AdaIN。

下面我们看看AdaIN的具体实现过程：

1. 在Decoder中，也使用IN，将输出的特征做nomalize，去除speaker的信息，最终，生成特征向量$z_1,z_2,...,z_n$;
2. 使用speaker encoder的输出，经过两个变换，生成两个向量$\gamma$ 和$\beta$;
3. 用$\gamma$ 和$\beta$，对$z_i$做处理，$z_i^{\prime }=\gamma .z_i+\beta$
   
   接着，就像一般的auto-encoder一样，e2e的训练下去，就结束了

但是，上面介绍的过程是存在一个问题：训练阶段使用的是同一个人的声音，但是在使用阶段，却是用两个人的声音。这样，最后合成的声音效果，可能会不好。

如何解决这个问题呢？可以使用下面这种2nd stage training的方式。
在训练阶段，引入额外的criterion，譬如说，引入GAN的机制，让discriminator判断合成的语音是真实语音，还是合成的；也可以引入一个提前训练好的speaker classifier，用于判断输入的语音是哪一个speaker。

在第二阶段的训练过程，只训练一个patcher，用于合成语音，并将合成的语音与Decoder生成语音叠加在一起，合成新的语音。用这个新的合成语音，作为最终的语音。

3. Direct Transformation

下面介绍直接将speaker X的声音转换成speaker Y的声音，使用的方法就是CycleGAN。

3.1 CycleGAN

这里使用的CycleGAN就是图像风格迁移中使用的CycleGAN。
下面简单回顾一下CycleGAN的原理：

1. 生成器$G_{X->Y}$的作用是将speaker X的语音转成speaker Y的语音；
2. Discriminator $D_Y$的作用是判断生成的语音是Y的概率，越大越好；
   
   如果仅有上述的$G_{X->Y}$和$D_Y$，生成的语音很有可能会忽略掉speaker X的语音，而直接合成speaker Y常说的话，这也不是我们所期望的，那么，该怎么办呢？
   
   解决上面问题的方法是：再引入一个生成器$G_{Y->X}$，作用是将Y的语音转成X的语音，最后，输入的X的语音与输出X的语音，尽可能的接近。
   另一个小trick：在训练$G_{X->Y}$的时候，可以输入Y的语音，输出也是Y的语音，应该让两者之间尽可能地接近，这样可以让整个训练过程比较稳定。
   
   当然，我们也可以再引入一个反向的生成过程，就组成了完整的CycleGAN了。
   

3.2 StarGAN

接着，我们讲一下StarGAN，这是CycleGAN的进阶版。
在StarGAN中，我们需要对Generator和Discriminator做一些修改。
在原先的Generator和Discriminator基础上，增加speaker的表示。这个是可以使用已经训练好的speaker encoder来完成。

接下来，我们看一下StarGAN的整体工作过程，其实，与CycleGAN就大同小异了。下图的上半部分是CycleGAN，下半部分是StarGAN

在训练StarGAN的时候，其实，还需要一个classifier，可以参看论文。

3.2 Blow

另外一种比StarGAN更进阶的技术，叫Blow

这里，就不再展开说明，可以参看论文。
关于flow-based model也可以看之前的视频介绍。