Non-Parallel Training in Voice Conversion Using an Adaptive Restricted Boltzmann Machine

In this paper, we present a voice conversion (VC) method that does not use any parallel data while training the model. VC is a technique where only speaker-specific information in source speech is converted while keeping the phonological information unchanged. Most of the existing VC methods rely on parallel data-pairs of speech data from the source and target speakers uttering the same sentences. However, the use of parallel data in training causes several problems: 1) the data used for the training are limited to the predefined sentences, 2) the trained model is only applied to the speaker pair used in the training, and 3) mismatches in alignment may occur. Although it is, thus, fairly preferable in VC not to use parallel data, a nonparallel approach is considered difficult to learn. In our approach, we achieve nonparallel training based on a speaker adaptation technique and capturing latent phonological information. This approach assumes that speech signals are produced from a restricted Boltzmann machine-based probabilistic model, where phonological information and speaker-related information are defined explicitly. Speaker-independent and speaker-dependent parameters are simultaneously trained under speaker adaptive training. In the conversion stage, a given speech signal is decomposed into phonological and speaker-related information, the speaker-related information is replaced with that of the desired speaker, and then voice-converted speech is obtained by mixing the two. Our experimental results showed that our approach outperformed another nonparallel approach, and produced results similar to those of the popular conventional Gaussian mixture models-based method that used parallel data in subjective and objective criteria

Utilización de la fase armónica en la detección de voz sintética.

156 p.Los sistemas de verificación de locutor (SV) tienen que enfrentarse a la posibilidad de ser atacados mediante técnicas de spoofing. Hoy en día, las tecnologías de conversión de voces y de síntesis de voz adaptada a locutor han avanzado lo suficiente para poder crear voces que sean capaces de engañar a un sistema SV. En esta tesis se propone un módulo de detección de habla sintética (SSD) que puede utilizarse como complemento a un sistema SV, pero que es capaz de funcionar de manera independiente. Lo conforma un clasificador basado en GMM, dotado de modelos de habla humana y sintética. Cada entrada se compara con ambos, y, si la diferencia de verosimilitudes supera un determinado umbral, se acepta como humana, rechazándose en caso contrario. El sistema desarrollado es independiente de locutor. Para la generación de modelos se utilizarán parámetros RPS. Se propone una técnica para reducir la complejidad del proceso de entrenamiento, evitando generar TTSs adaptados o un conversor de voz para cada locutor. Para ello, como la mayoría de los sistemas de adaptación o síntesis modernos hacen uso de vocoders, se propone transcodificar las señales humanas mediante vocoders para obtener de esta forma sus versiones sintéticas, con las que se generarán los modelos sintéticos del clasificador. Se demostrará que se pueden detectar señales sintéticas detectando que se crearon mediante un vocoder. El rendimiento del sistema prueba en diferentes condiciones: con las propias señales transcodificadas o con ataques TTS. Por último, se plantean estrategias para el entrenamiento de modelos para sistemas SSD