• čeština
    • English
    • русский
  • English 
    • čeština
    • English
    • русский
  • Login
View Item 
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • diplomové práce
  • Fakulta informačních technologií
  • 2020
  • View Item
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • diplomové práce
  • Fakulta informačních technologií
  • 2020
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Non-Parallel Voice Conversion

Non-Parallel Voice Conversion

Thumbnail
View/Open
Posudek-Oponent prace-19207_o.pdf (88.10Kb)
Posudek-Vedouci prace-19207_v.pdf (86.00Kb)
final-thesis.pdf (8.657Mb)
review_129254.html (1.426Kb)
Author
Brukner, Jan
Advisor
Černocký, Jan
Referee
Plchot, Oldřich
Grade
A
Altmetrics
Metadata
Show full item record
Abstract
Cílem konverze hlasu (voice conversion, VC) je převést hlas zdrojového řečníka na hlas cílového řečníka. Technika je populární je u vtipných internetových videí, ale má také řadu seriózních využití, jako je dabování audiovizuálního materiálu a anonymizace hlasu (například pro ochranu svědků). Vzhledem k tomu, že může sloužit pro spoofing systémů identifikace hlasu, je také důležitým nástrojem pro vývoj detektorů spoofingu a protiopatření.    Modely VC byly dříve trénovány převážně na paralelních (tj. dva řečníci čtou stejný text) a na vysoce kvalitních audio materiálech. Cílem této práce bylo prozkoumat vývoj VC na neparalelních datech a na signálech nízké kvality, zejména z veřejně dostupné databáze VoxCeleb. Práce vychází z moderní architektury AutoVC definované Qianem et al. Je založena na neurálních autoenkodérech, jejichž cílem je oddělit informace o obsahu a řečníkovi do samostatných nízkodimenzionýálních vektorových reprezentací (embeddingů). Cílová řeč se potom získá nahrazením embeddingu zdrojového řečníka embeddingem cílového řečníka. Qianova architektura byla vylepšena pro zpracování audio nízké kvality experimentováním s různými embeddingy řečníků (d-vektory vs. x-vektory), zavedením klasifikátoru řečníka z obsahových embeddingů v adversariálním schématu trénování neuronových sítí a laděním velikosti obsahového embeddingu tak, že jsme definovali informační bottle-neck v příslušné neuronové síti. Definovali jsme také další adversariální architekturu, která porovnává původní obsahové embeddingy s embeddingy získanými ze zkonvertované řeči. Výsledky experimentů prokazují, že neparalelní VC na nekvalitních datech je skutečně možná. Výsledná audia nebyla tak kvalitní případě hi fi vstupů, ale výsledky ověření řečníků po spoofingu výsledným systémem jasně ukázaly posun hlasových charakteristik směrem k cílovým řečníkům.
 
Voice conversion (VC) aims at converting the voice of source speaker to the voice of target speaker. It is popular in funny Internet videos but has also series of serious use cases, such as dubbing of audiovisual material and anonymization of voice (for example for witness protection). As it can serve for spoofing of voice identification systems, it is also an important tool for development spoofing detectors and counter-measures.     Training VC models has mainly been on parallel audios (ie. two speakers uttering the same text) and on high quality audio material. The goal of this thesis was to investigate developing VC on non-parallel data and with low quality signals, mainly from publicly available dataset VoxCeleb.  This work follows the state-of-the-art AutoVC architecture defined by Qian et al. It is based on neural network (NN) autoencoders, aiming to separate speech into content- and speaker-dependent embedding. The target speech is then obtained by replacing source speaker embedding by the target speaker one. We have improved Qian's architecture to process low-quality audio by experimenting with different speaker embeddings (d-vectors vs. x-vectors), introducing a speaker classifier from content embeddings in an adversarial setup, and tuning the size of content embeddings imposing an information bottleneck to the autoencoder. Also, we have defined another adversarial architecture by comparing original content embeddings with those obtained after the VC process. The results of experiments prove that non-parallel VC on low-quality data is indeed doable. The resulting audios were not so good as in case of using high-quality ones, but the speaker verification results after spoofing by proposed system have clearly shown a shift of voice characteristics toward the target speakers.
 
Keywords
konverze hlasu, zpracování řeči, x-vektor, d-vektor, autoenkodér, verifikace, spoofing, wavenet, neuronové sítě, voice conversion, speech processing, x-vector, d-vector, autoencoder, verification, spoofing, wavenet, neural networks
Language
angličtina (English)
Study brunch
Počítačová grafika a multimédia
Composition of Committee
doc. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (místopředseda) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen) Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen) Ing. František Grézl, Ph.D. (člen) Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen)
Date of defence
2020-07-15
Process of defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: Zkuste zhodnotit jaké jsou v reálu výpočetní nároky vámi navrženého systému a jaké je teoretické nejmenší a případně reálné zpoždění při online konverzi. Je systém tohoto typu využitelný pro online spoofing útok a případné oklamání liveness testu? Ako probíhá liveness test u mluvčího?
Result of the defence
práce byla úspěšně obhájena
Persistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/192436
Source
BRUKNER, J. Non-Parallel Voice Conversion [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.
Collections
  • 2020 [134]
Citace PRO

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV
 

 

Browse

All of repositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

LoginRegister

Statistics

View Usage Statistics

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV